Evaluation of Predictors for the Diagnosis of Hyperthyroidism in Cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In humans, subclinical hyperthyroidism is diagnosed when serum thyroid hormone concentrations are within the reference range but thyroid stimulating hormone (TSH) concentration is subnormal. In a previous study, a higher prevalence of thyroid nodular disease was found in euthyroid geriatric cats with undetectable TSH (<0.03 ng/mL) compared to those with detectable TSH concentrations, suggesting subclinical hyperthyroidism might also exist in cats. HYPOTHESIS: Euthyroid cats with undetectable TSH concentrations have subclinical hyperthyroidism and may subsequently develop overt signs of hyperthyroidism. ANIMALS: One-hundred four client-owned cats. METHODS: In this prospective cohort study, euthyroid geriatric (≥ 9 years) cats were recruited during routine health checks. Plasma biochemistry was performed at baseline and every 6 months thereafter. Total thyroxine and TSH concentrations were determined annually. Short-term follow-up data (within 14 months of recruitment) were used to detect variables at entry that were predictive of the diagnosis of hyperthyroidism, using univariable analysis followed by multivariable logistic regression analysis. Log rank analysis was used to test the association of initial TSH concentration with diagnosis of hyperthyroidism during the total available follow-up. RESULTS AND CONCLUSIONS: Median (range) follow-up was 26 (0-54) months and annual incidence of hyperthyroidism during the study was 7.4%. Cats that became hyperthyroid within 14 months had higher ALKP activity (P = 0.02) and higher prevalence of goiter (P = .03) at baseline than controls. Cats with undetectable TSH at baseline (29/104; 28%) were significantly (P < .001) more likely to be diagnosed with hyperthyroidism. However, not all cats with undetectable TSH became hyperthyroid during the study.
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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 | 0,001 |
| 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 ».