Breed Differences in Natriuretic Peptides in Healthy Dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measurement of plasma concentration of natriuretic peptides (NPs) is suggested to be of value in diagnosis of cardiac disease in dogs, but many factors other than cardiac status may influence their concentrations. Dog breed potentially is 1 such factor. OBJECTIVE: To investigate breed variation in plasma concentrations of pro-atrial natriuretic peptide 31-67 (proANP 31-67) and N-terminal B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) in healthy dogs. ANIMALS: 535 healthy, privately owned dogs of 9 breeds were examined at 5 centers as part of the European Union (EU) LUPA project. METHODS: Absence of cardiovascular disease or other clinically relevant organ-related or systemic disease was ensured by thorough clinical investigation. Plasma concentrations of proANP 31-67 and NT-proBNP were measured by commercially available ELISA assays. RESULTS: Overall significant breed differences were found in proANP 31-67 (P < .0001) and NT-proBNP (P < .0001) concentrations. Pair-wise comparisons between breeds differed in approximately 50% of comparisons for proANP 31-67 as well as NT-proBNP concentrations, both when including all centers and within each center. Interquartile range was large for many breeds, especially for NT-proBNP. Among included breeds, Labrador Retrievers and Newfoundlands had highest median NT-proBNP concentrations with concentrations 3 times as high as those of Dachshunds. German Shepherds and Cavalier King Charles Spaniels had the highest median proANP 31-67 concentrations, twice the median concentration in Doberman Pinschers. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Considerable interbreed variation in plasma NP concentrations was found in healthy dogs. Intrabreed variation was large in several breeds, especially for NT-proBNP. Additional studies are needed to establish breed-specific reference ranges.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».