Clinicopathological findings of FeLV- positive cats at a secondary referral center in Florida, USA (2008–2019)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to describe the seroprevalence, presenting complaint, clinicopathological changes, co-morbidities and outcomes of feline leukemia virus positive cats presented to a specialty referral center in Florida, USA. METHODS: In this retrospective study, medical records of 8050 cats presented to a private referral center from August 2008 to September 2019 were reviewed. Inclusion criteria required was a positive result for feline leukemia virus by point-of-care antigen testing or immunofluorescence assay. RESULTS: Forty-one cases met the inclusion criteria. Of 2002 cats that were tested, 41 cats (2%) met the inclusion criteria. One cat had a negative point of care antigen test result and positive bone marrow IFA result. The mean age at diagnosis was 9 years. The main reasons for presentation were abnormal complete blood cell count results (35%), followed by pleural effusion (18%), and anorexia (15%). The most common laboratory abnormalities included anaemia (71%), of which 74% had a nonregenerative anemia, thrombocytopenia (52%), elevated aspartate aminotransferase (50%), hyperbilirubinemia (35%), and hypokalemia (35%). Seven percent of cats (3/41) were also positive for feline immunodeficiency virus. The most common diagnoses were neoplasia (76%) and bone marrow disorders (12%). Cats with neoplasia were significantly younger. Survival to discharge was 88%. CONCLUSION AND RELEVANCE: Results of this study show that feline leukemia virus is uncommon in secondary referral center, even if this represents a population of unhealthy cats. The most common associated diagnosis was neoplasia, which was more likely to be seen in younger cats (< 4 years of age). The mean age of cats positive for feline leukemia virus was also older than previously published data. These findings support the current guidelines which indicate that cats presented with clinical illness should be tested for FeLV at the time of presentation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».