Letter to the Editor
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypoxia is a key driver of fibrosis and is associated with capillary rarefaction in humans.Objectives: Characterize capillary rarefaction in cats with chronic kidney disease (CKD).Animals: Archival kidney tissue from 58 cats with CKD, 20 unaffected cats.Methods: Cross-sectional study of paraffin-embedded kidney tissue utilizing CD31 immunohistochemistry to highlight vascular structures.Consecutive high-power fields from the cortex (10) and corticomedullary junction (5) were digitally photographed.An observer counted and colored the capillary area.Image analysis was used to determine the capillary number, average capillary size, and average percent capillary area in the cortex and corticomedullary junction.Histologic scoring was performed by a pathologist masked to clinical data.Results: Percent capillary area (cortex) was significantly lower in CKD (median 3.2, range, 0.8-5.6)compared to unaffected cats (4.4,1.8-7.0;P = <.001) and was negatively correlated with serum creatinine concentrations (r = À.36,P = .0013),glomerulosclerosis (r = À0.39,P = <.001),inflammation (r = À.30,P = .009),and fibrosis (r = À.30,P = .007).Capillary size (cortex) was significantly lower in CKD cats (2591 pixels, 1184-7289) compared to unaffected cats (4523 pixels, 1801-7618; P = <.001) and was negatively correlated with serum creatinine concentrations (r = À.40,P = <.001),glomerulosclerosis (r = À.44,P < .001),inflammation (r = À.42,P = <.001), and fibrosis (r = À.38,P = <.001).Conclusions and Clinical Importance: Capillary rarefaction (decrease in capillary size and percent capillary area) is present in kidneys of cats with CKD and is positively correlated with renal dysfunction and histopathologic lesions.
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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 | 0,004 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,026 |
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 ».