Evaluation of Serum Ferritin as a Tumor Marker for Canine Histiocytic Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canine histiocytic sarcoma (HS) is an aggressive malignancy. Hyperferritinemia has been documented in dogs with HS and could serve as a tumor marker aiding in diagnosis and treatment. In people, hyperferritinemia is found in inflammatory diseases, liver disease, and hemolysis, and thus may occur in dogs with these conditions. OBJECTIVE: To determine if serum ferritin concentration is a tumor marker for canine HS. ANIMALS: Dogs with HS (18), inflammatory diseases (20), liver disease (24), immune-mediated hemolytic anemia (IMHA) (15), and lymphoma (23). METHODS: Prospective, observational, cohort study: Serum ferritin concentration was measured at initial diagnosis. Parametric methods were used to compare mean log ferritin concentrations among disease categories. Receiver-operating characteristic curves and likelihood ratios were used to evaluate serum ferritin concentration as a tumor marker. RESULTS: Varying proportions of dogs with IMHA (94%), HS (89%), liver disease (79%), lymphoma (65%), and inflammatory diseases (40%) had hyperferritinemia. Dogs with IMHA had significantly higher mean ferritin concentration than dogs in all other categories. Dogs with HS had significantly higher mean ferritin concentration than those in the inflammatory disease and lymphoma categories. Mean serum ferritin concentration was not significantly different between dogs with HS and those with liver disease. Decision thresholds were determined to distinguish IMHA and HS from the other diseases associated with hyperferritinemia. CONCLUSION: Hyperferritinemia is common in dogs with HS and, after IMHA is ruled out, the degree of hyperferritinemia may be useful in differentiating dogs with HS from dogs with inflammatory diseases, liver disease, and lymphoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».