Dog factor differences in Can f 1 allergen production
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical importance of dog allergy is well known, but it is unknown if all types of dogs represent the same risk for allergic patients. The purpose of this work was to evaluate among 288 healthy dogs if the levels of Can f 1 on fur vary between breeds (German Shepherd, Pyrenean Shepherd, Poodle, Cocker spaniel, Spaniel, Griffon, Labrador retriever and Yorkshire terrier), gender, hormonal status, hair length, and according to the presence of seborrhea. METHODS: Each dog was shaved in a limited area and Can f 1 concentrations were measured in mug/g fur by ELISA. The results (geometric mean values and 95% confidence intervals) were analyzed using analysis of variance and with nonparametric tests. RESULTS: A wide variability in Can f 1 levels was found between dog breeds, from Labradors [1.99 (0.03-129.91)] to Yorkshires [16.72 (3.67-76.16)] and Poodles [17.04 (2.79-103.94)] but only the Labrador levels were significantly different from each other breed. Males produced more Can f 1 than females, 11.75 (1.27-108.40) vs 8.89 (0.91-86.39). No difference was found according to hair length or hormonal status. The seborrheic status highly (P = 0.0019) influenced the presence of Can f 1 on hair: 16.66 (1.59-173.96) vs 9.40 (1.03-85.70). CONCLUSION: Breeds (Labrador retriever), sex and seborrhea seem to influence the levels of Can f 1 on fur.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».