Neutrophil gelatinase‐associated lipocalin in dogs with chronic kidney disease, carcinoma, lymphoma and endotoxaemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure serum and urine neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) concentrations in healthy dogs and dogs with chronic kidney disease, neoplasia and endotoxaemia. METHODS: Serum and urine NGAL concentrations were measured in 42 healthy dogs, 11 dogs with chronic kidney disease, 12 dogs with carcinoma, 20 dogs with lymphoma and 15 dogs with lipopolysaccharide-induced endotoxaemia. In dogs with chronic kidney disease, NGAL was measured 3 and 6 months later. RESULTS: Compared with healthy controls, dogs with chronic kidney disease (PÄ0·0008), carcinoma (PÄ0·0072) and lymphoma (PÄ0·0008) had elevated serum and urine NGAL and urine NGAL-to-creatinine ratio. Serum and urine NGAL was not significantly different between dogs with chronic kidney disease, carcinoma or lymphoma (Pê0·12). In dogs with non-progressive chronic kidney disease, NGAL concentrations did not change significantly over the 6-month study period. CLINICAL SIGNIFICANCE: NGAL can be elevated by chronic kidney disease and neoplasia, compared with healthy controls. Further research is needed to determine if uNGAL or uNGAL-to-creatinine ratio is more specific than serum levels to detect chronic kidney disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».