MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2185521118 · doi:10.2460/ajvr.76.12.1085

Effect of castration on the urinary protein-to-creatinine ratio of male dogs

2015· article· en· W2185521118 sur OpenAlexaff
Marie-Blanche Bertieri, Catherine Lapointe, Bérénice Conversy, Carolyn Gara‐Boivin

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Veterinary Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrinalysisCastrationUrologyMedicineUrineProteinuriaCreatinineUrinary systemDipstickReference rangeEndocrinologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the urinary protein-to-creatinine ratio (UPCR) of healthy sexually intact male dogs and to compare the UPCR of these dogs before and after castration. ANIMALS: 19 client- or shelter-owned healthy adult sexually intact male dogs. PROCEDURES: Physical, hematologic, and biochemical examinations and urinalysis (including calculation of the UPCR) were performed on each dog. Dogs were then castrated, and physical examination and urinalysis (including calculation of the UPCR) were performed again at least 15 days after castration. RESULTS: A dipstick test yielded positive results for protein in the urine of 10 sexually intact male dogs, but the UPCR was < 0.5 for all sexually intact male dogs. Mean UPCR for sexually intact male dogs was 0.12 (range, 0.10 to 0.32). The UPCR was < 0.2 for all castrated dogs, except for 1. Mean UPCR for all castrated dogs was 0.08 (range, 0.05 to 0.69). There was a significant difference between mean UPCR before and after castration. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: In this study, pathological proteinuria was not detected in sexually intact male dogs. Positive results for a urine dipstick test should be interpreted with caution in sexually intact male dogs and should be confirmed by assessment of the UPCR. An increased UPCR in sexually intact male dogs may be considered abnormal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,221
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Veterinary ResearchMême sujetVeterinary Medicine and SurgeryTravaux en français237 207