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Enregistrement W3194373827 · doi:10.3390/ani11082437

Cystinuria in Dogs and Cats: What Do We Know after Almost 200 Years?

2021· review· en· W3194373827 sur OpenAlexaboutno aff
Simona Kovaříková, Petr Maršálek, Kateřina Vrbová

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystinuriaCystineOrnithineAminoaciduriaUrineLysineChemistryInternal medicineMedicineAmino acidArginineBiologyBiochemistryCysteine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this review is to summarize current knowledge on canine and feline cystinuria from available scientific reports. Cystinuria is an inherited metabolic defect characterized by abnormal intestinal and renal amino acid transport in which cystine and the dibasic amino acids ornithine, lysine, and arginine are involved (COLA). At a normal urine pH, ornithine, lysine, and arginine are soluble, but cysteine forms a dimer, cystine, which is relatively insoluble, resulting in crystal precipitation. Mutations in genes coding COLA transporter and the mode of inheritance were identified only in some canine breeds. Cystinuric dogs may form uroliths (mostly in lower urinary tract) which are associated with typical clinical symptoms. The prevalence of cystine urolithiasis is much higher in European countries (up to 14% according to the recent reports) when compared to North America (United States and Canada) where it is approximately 1-3%. Cystinuria may be diagnosed by the detection of cystine urolithiasis, cystine crystalluria, assessment of amino aciduria, or using genetic tests. The management of cystinuria is aimed at urolith removal or dissolution which may be reached by dietary changes or medical treatment. In dogs with androgen-dependent cystinuria, castration will help. In cats, cystinuria occurs less frequently in comparison with dogs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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