Parathyroid hormone concentration in geriatric cats with various degrees of renal function
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether cats in the nonazotemic stages of chronic kidney disease have increased plasma parathyroid hormone (PTH) concentrations as a compensatory physiologic mechanism to maintain plasma phosphate concentration within the reference interval. DESIGN: Prospective longitudinal study. ANIMALS: 118 client-owned geriatric cats with various degrees of renal function. PROCEDURES: For each cat, a blood sample was obtained for plasma biochemical analysis and determination of plasma PTH concentration, and a urine sample was obtained for determination of urine specific gravity at study entry (baseline) and after 12 months. For a subset of 30 cats, plasma calcitriol concentration was determined at baseline. Cats were categorized into 1 of 3 groups on the basis of kidney function at the end of 12 months. At baseline and after 12 months, plasma concentrations of variables associated with calcium homeostasis were compared between the 3 groups and also within groups over time. Multivariable linear regression was used to identify variables associated with plasma PTH concentration. RESULTS: Plasma PTH concentration was significantly increased in cats that developed azotemia, compared with PTH concentration in cats that remained nonazotemic, and PTH concentration increased before changes in plasma calcium and phosphate concentrations were detected. A moderate positive association between plasma calcitriol and PTH concentrations was identified. Plasma PTH concentration was associated with age and plasma urea, creatinine, and total calcium concentrations in the final multivariable model. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggested that renal secondary hyperparathyroidism can develop prior to azotemia in cats, even in the absence of hyperphosphatemia and hypocalcemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».