Association between excess body weight and urine protein concentration in healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Markedly overweight people can develop progressive proteinuria and kidney failure secondary to obesity-related glomerulopathy (ORG). Glomerular lesions in dogs with experimentally induced obesity are similar to those in people with ORG. OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate if urine protein and albumin excretion is greater in overweight and obese dogs than in dogs of ideal body condition. METHODS: Client-owned dogs were screened for underlying health conditions. These dogs were assigned a body condition score (BCS) using a 9-point scoring system. Dogs with a BCS of ≥ 6 were classified as being overweight/obese, and dogs with a BCS of 4 or 5 were classified as being of ideal body weight. The urine protein:creatinine ratio (UPC) and urine albumin:creatinine ratio (UAC) were then determined, and compared between 20 overweight/obese dogs and 22 ideal body weight control dogs. RESULTS: Median UPC (0.04 [range, 0.01-0.14; interquartile range, 0.07]) and UAC (0.41 [0-10.39; 3.21]) of overweight/obese dogs were not significantly different from median UPC (0.04 [0.01-0.32; 0.07]) and UAC (0.18 [0-7.04; 1.75]) in ideal body weight dogs. CONCLUSIONS: Clinicopathologic abnormalities consistent with ORG were absent from overweight/obese dogs in this study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».