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Enregistrement W2043055368 · doi:10.1111/j.1365-3164.2004.00410_5-2.x

Clinical, pathological, and molecular characterization of feline leprosy syndrome in the western USA

2004· article· en· W2043055368 sur OpenAlexaboutno aff
J. E. Foley, Thelma Lee Gross, Niki Drazenovich, F. Ramiro-Ibáñez, E. Anacleto

Notice bibliographique

RevueVeterinary Dermatology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCATSLeprosyHistopathologyPolymerase chain reactionPathology16S ribosomal RNAMycobacterium lepraePathologicalMedicineNecrosisBiologyVeterinary medicineDermatologyBacteriaInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feline leprosy syndrome is caused by multiple species of mycobacteria; at least two histomorphologic subtypes have been reported from Australia and Canada, and PCR/DNA sequencing studies suggest that several species of mycobacteria may be implicated. To the authors’ knowledge, similar studies from the United States have not been performed. Ten cats with skin lesions characteristic of feline leprosy syndrome and acid‐fast confirmation of organisms were included in the study. The cats were evaluated by clinical follow‐up, histopathology, and molecular characterization (PCR with DNA sequencing). Eight of 10 cats were from coastal cities of Hawaii, Washington or California; two cats were from the coastal mountain range in California, approximately 30 miles inland. Additional environmental risk factors included access to the outdoors in nine cats, four of which were observed hunting. Skin lesions ranged from mildly alopecic and swollen to nodular and ulcerated. Lesions were evaluated histopathologically, using both H&E and Fites acid‐fast stains for necrosis, number and distribution of acid‐fast bacteria, and visibility of organisms on H&E examination. PCR and DNA sequencing of a fragment of the 16S rRNA gene was performed in all cases. Lesions from four cats yielded Mycobacterium visibilis /IWGMT 90242 species, as previously identified in Canadian but not Australian cases; in each of these, large numbers of acid‐fast bacteria were seen diffusely within non‐necrotic lesions. These organisms also were visible with H&E examination. Lesions from four cats were associated with M. lepraemurium: three had necrosis with few (three cases) to moderate (one case) numbers of acid‐fast bacteria that were not visible upon H&E examination. Organisms tended to cluster in necrotic foci. The remaining lesions from two cats included one each of Rhodococcus erythropolis and M. kansasii ;both of these had M. lepraemurium ‐type histomorphology. Clinically, cats with M. visibilis/ IWGMTinfection tended to be older (mean age 10.3 years, P = 0.008) and have larger numbers of lesions (range four to too numerous to count) with recurrence (three cats), unexplained mortality(one cat), or concurrent disease (one cat coinfected with T. gondii ). Cats with M. lepraemurium , or histomorphologically similar Rhodococcus erythropolis and M. kansasii infections,were younger (mean age 2.2 years) and tended to have few lesions (range 1–5; mean 2.2). These cases responded completely to excision and treatment with miscellaneous broad‐spectrum antibiotics. The presence of two clinically and histomorphologically distinct syndromes supports previous reports from Canada and Australia. Clinical differences from Australian cases were identified, specifically the benign course of M. lepraemurium ‐typeinfections. The significance of the Rhodococcus erythropolis and M. kansasii is not clear; however, multiple species of mycobacteria have been recently identified by PCR in Canadian cases of feline leprosy syndrome. Geographic differences in specific organisms associated with feline leprosy syndrome may reflect local differences in risk factors, possibly due to differing ecologies of M. lepraemurium and M. visibilis in Australia, Hawaii and the continental United States. Funding: Self‐funded.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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