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狗期刊最新娱乐体验_期刊查询入口(2024年11月深度解析)

内容来源：这家有保障所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

狗期刊

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生肉喂食宠物的5大健康益处英国兽医 Dr. Mark Craig 在 2019 年英国兽医期刊上发表的一篇文章中指出，尽管兽医界一直反对生肉喂食，但现实是越来越多的兽医意识到，生肉喂食可以为宠物带来巨大的健康益处。以下是一些关于生肉喂食的常见误解和真相：营养含量 𐟍– 生肉喂食的营养含量并没有缺乏。相反，它们富含蛋白质，碳水化合物含量低。尽管一些研究声称生肉喂食营养不足，但测试方法、样本量有限以及缺乏对宠物健康状况的长期评估等因素让兽医界对结论表示怀疑。食源性疾病 𐟦 生肉喂食可能会引起食源性疾病，但狗和猫对沙门氏菌和其他与食物感染相关的细菌的抵抗力相当强。生肉喂食的风险与其他饮食方式相同，并没有数据显示生食宠物的食源性疾病发病率更高。人类通过多种途径感染弯曲杆菌，而狗和猫的粪便排出相对常见，但生肉喂食与非生肉喂食的宠物之间没有显著差异。寄生虫污染 𐟐› 宠物可能会排出各种蠕虫和原生动物，对人类或牲畜造成风险。然而，关于生宠物食品中寄生虫风险的数据很少。原生动物寄生虫肉孢子虫属和弓形虫在商业冷冻生食样本中很少引起宠物临床疾病，且由于冷冻可灭活这些寄生虫，因此所售产品不存在传播给动物、人类或环境的风险。家庭准备的生肉喂食通常是适合人类食用的肉制品。营养素的消化率和生物利用度 𐟌🊩똦𘩩똥Ž‹烹饪会破坏食物中的营养素，如硫胺素、叶酸、维生素 C、维生素 A 等。尽管这些营养素理论上可以被替代，但合成维生素、氨基酸和其他营养素与天然食品中的营养素不同，可能不会以相同的方式消化或吸收。天然食品来源的效果优于合成成分，原因是天然食物的不同成分之间产生的协同效应。冷冻处理 ❄️ 欧洲食品安全局估计，将屠宰后的鸡冷冻 2-3 天可将弯曲杆菌污染的风险降低 50-90%。这表明冷冻处理可以有效降低生肉中的细菌污染风险。总的来说，虽然生肉喂食存在一些风险，但越来越多的兽医开始认识到其潜在的健康益处。对于那些愿意尝试生肉喂食的宠物主人来说，确保肉质新鲜、冷冻处理以及定期检查宠物的健康状况是非常重要的。

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graphpad prism GraphPad Prism 是一款专为科学研究设计的强大数据分析工具，尤其适用于生命科学、化学和社科领域。全球超过百万名科学家和顶级医学院校都在使用它，而《柳叶刀》和《新英格兰医学杂志》等顶级医学期刊推荐的绘图工具，陈薇院士的新冠疫苗科研论文也在使用。 𐟓Š 生存分析是什么？生存分析是一种统计工具，用于评估事件发生之前的时间。这个“事件”可能是死亡（如特定疾病过程中的个体、特定条件下的作物或植物），也可能是任何其他选择（如结构梁或工程部件的故障、疾病过程的再次发生等）。 𐟓ˆ 生存曲线的解读生存曲线描绘了生存函数，定义为在每个时间点未经历感兴趣事件的观测比例。在我们的模拟数据中，饮食2组的狗在3年后存活率为70%，但4年后只有大约25%存活，而饮食1组4年后仍有90%存活。10年之后的生存曲线有大于0的概率，这意味着一些狗在研究结束时仍然活着。 𐟔 Kaplan-Meier模型 Kaplan-Meier模型是最直观的生存分析模型，它带有一些附加的统计严谨性。它适用于没有协变量或其他预测变量的简单生存分析。一个常见的例子是研究治疗组和对照组。然而，我们有关于狗的品种和活动水平的额外数据，这些可能是影响狗的生存的有趣因素。 𐟓Š Cox比例风险模型 Cox比例风险模型（也称为Cox回归模型）是生存分析的行业标准。它允许将多个预测变量（协变量）纳入模型中，并估计每个变量的风险比。Cox模型通过计算风险函数来估计每个时间点的瞬时死亡率。与Kaplan-Meier模型不同，Cox模型可以轻松地包括其他变量，如品种和活动水平，来预测狗的存活率。 𐟔 风险函数风险函数描述了给定个体存活到该时间的瞬时死亡率（或失败率）。它们很少单独绘制或在生存分析中直接估计。相反，它们是在几个重要场合的幕后使用的。其中最常见的是比较治疗组和对照组之间的危害比率。 𐟓Š 图形结果解释Cox回归模型的主要图表是预测变量特定值的累积生存函数。例如，通过颜色显示品种之间的差异。注意到饮食2组的急剧下降，这表明存活率要低得多。因为模型中没有任何相互作用项，这些生存曲线不会交叉。我们的数据被模拟得很好，并且不需要交互条件。 𐟔 Cox比例风险模型的优势 Cox比例风险模型和logistic回归模型被用于不同的目的；它们实际上没有可比性。Cox比例风险模型是一种生存分析工具，用于测量事件发生前的时间。它用于比较不同实验或观察变量的存活率（或失败率）。逻辑回归是一种预测二元反应的工具，比如成功/失败、出席/缺席、是/否。逻辑回归也使用预测变量，但它是为了确定事件是否发生在特定的观察单位。 𐟓Š 总结 GraphPad Prism 是一款功能强大的数据分析工具，特别适用于生存分析。它提供了详细的图表和统计数据，帮助科学家们更好地理解和解释实验结果。无论是Kaplan-Meier模型还是Cox比例风险模型，Prism都能提供精确的估计和可视化的结果。

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