Measurement of Serum and Urine Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin (NGAL) in Dogs with Chronic Kidney Disease, Lymphosarcoma, Carcinoma and Induced Endotoxemia to Assess Diagnostic Utility of NGAL in Dogs with Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Canine chronic kidney disease (CKD) is estimated to have a prevalence of 0.5-7%, and improved methods for the detection and monitoring of CKD are needed. Neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL), a protein detectable in blood and urine that increases secondary to renal dysfunction, is gaining utility as a renal disease biomarker in humans. The purpose of this study was to investigate serum and urine NGAL concentrations in normal dogs and dogs with naturally occurring CKD and then to assess the specificity by measuring serum and urine NGAL in dogs with other diseases. Forty-two dogs assessed to be free of urinary tract disease (normal history, physical examination, clinicopathologic results, and blood pressure measurement), 11 dogs with CKD, 21 dogs with lymphosarcoma, 12 dogs with carcinomas, and 16 dogs with induced endotoxemia were enrolled. Serum and urine NGAL concentrations were measured using a commercially available canine-specific ELISA kit. Serum and urine NGAL levels were elevated in dogs with CKD compared to that of normal dogs. Concentrations of both correlated with serum creatinine concentration and with glomerular filtration rate at 6 months. Serum NGAL concentrations lacked specificity for CKD. Urine NGAL concentration was most elevated in dogs with CKD, followed by dogs with carcinomas and lymphosarcoma. Serum and urine NGAL concentrations are elevated in renal and non-renal diseases, but may still be useful adjunct to current methods to diagnose and monitor CKD.
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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) | 0,000 | 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 ».