Proof‐of‐concept study: Evaluation of plasma and urinary electrolytes as markers of response to L‐asparaginase therapy in dogs with high‐grade lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Response to chemotherapy is one of the most important prognostic factors in dogs with lymphoma. The objective of this feasibility study was to evaluate if clinical responses to a specific cytotoxic agent (L-asparaginase) could be anticipated by measuring analyte concentrations in plasma and urine concentrations of lymphoma-bearing dogs. We hypothesized that potassium and phosphate concentrations in plasma and urine would be higher in dogs that completely responded to therapy. Plasma and urine samples of dogs with lymphoma were obtained before 12 and 24 hours after intramuscular L-asparaginase injections. Peripheral lymph node volumes were evaluated according to the Veterinary Cooperative Oncology Group standardized criteria. Plasma and urine electrolyte, calcium, phosphate, creatinine, urea, total protein, and albumin concentrations were measured, and the fractional excretions of each electrolyte were calculated. Statistical analyses compared complete vs partial responders using a linear regression model. Contrast analyses were also performed to differentiate the mean of each group, with adjustments made with the Benjamini-Hochberg procedure. Fourteen dogs were included, eight with complete responses, and six with partial responses. Plasma phosphate concentrations were significantly higher at 12 hours (P = .0003) and 24 hours (P = .009) after complete responses to therapy. This study demonstrates the potential use of plasma and urine analyte monitoring after chemotherapy induction. Plasma phosphate measurements represent a potential indicator of early responses to L-asparaginase therapy. Larger population studies are warranted to confirm these preliminary results.
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».