Dogs as victims of their own worms: Serodiagnosis of canine alveolar echinococcosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Besides acting as definitive hosts for Echinococcus multilocularis, dogs can become infected by the larval form of this parasite and thereby develop life-threatening alveolar echinococcosis (AE). Although AE is a zoonotic disease, most therapeutic and diagnostic approaches have been developed for human patients. In dogs, AE is typically diagnosed in the advanced stage of the disease when the parasitic mass has already caused abdominal distension. At that stage, complete resection of the parasitic mass is often impossible, leaving a guarded prognosis for the affected dogs. For humans, sensitive and specific diagnostic protocols relying on serology have been validated and are now widely used. In contrast, sensitive and specific laboratory diagnostic tools that would enable early diagnosis of canine AE are still lacking. The aim of the current study was to establish a serological protocol specifically adapted to dogs. METHODS: We tested several native and recombinant antigens (EmVF, Em2, recEm95, recEm18) in in-house ELISA, an in-house Western blot (WB), as well as a commercially available WB developed for serodiagnosing human AE (Anti-Echinococcus EUROLINE-WB®), using a panel of known status dog sera. RESULTS: RecEm95-antigen was revealed to be the most promising antigen for use in ELISA, demonstrating 100% (95% CI: 72-100%) sensitivity and 100% (95% CI: 93-100%) specificity in our study. The in-house WB using EmVF antigen performed as well as the recEm95-ELISA. The commercial WB also correctly identified all infected dogs, coupled with a specificity of 98% (95% CI: 91-100%). CONCLUSION: The recEm95-ELISA alone or in combination with either the in-house WB or the Anti-Echinococcus EUROLINE-WB® (IgG) with a minor modification should be considered as the best current approach for the serological diagnosis of dogs infected with the larval stage of E. multilocularis. However, larger studies with a focus on potentially cross-reacting sera should be undertaken to verify these findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».