Dietary Management of Hepatic Copper Accumulation in Labrador Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Copper-associated chronic hepatitis (CACH) recently has been recognized in the Labrador Retriever as an inherited disorder with a late onset of clinical signs. No studies have investigated dietary management for the long-term treatment of this disease or for its potential in delaying the onset of clinical signs in subclinical cases. OBJECTIVES: To investigate the effects of a low-copper diet and zinc gluconate on hepatic copper concentrations in Labrador Retrievers with abnormal hepatic copper concentrations. ANIMALS: Twenty-four client-owned Labradors that were related to patients affected with CACH and that had been diagnosed with increased hepatic copper concentrations. METHODS: Hepatic copper concentrations were assessed before and after an average of 8 and 16 months of treatment. During this time, all dogs were fed exclusively a low-copper diet. In addition, dogs were assigned to 1 of 2 groups in a randomized double-blind manner to receive a supplement of zinc gluconate or placebo. RESULTS: Twenty-one dogs completed the study. Hepatic copper concentrations decreased in both groups at recheck 1 (n = 21; group 1, P < .001; group 2, P= .001) and at recheck 2 (n= 16; group 1, P= .03; group 2, P= .04). No difference in hepatic copper concentrations was found between the 2 groups before treatment (P= .65), at recheck 1 or at recheck 2 (P= .52-.79). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Feeding low-copper diets to Labradors is effective in decreasing hepatic copper concentrations. Adjunctive treatment with zinc does not appear to increase the copper-lowering effects of dietary management.
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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 | 0,000 | 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 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 ».