INVESTIGATION OF THE USE OF SERUM BIOMARKERS FOR THE DETECTION OF CARDIAC DISEASE IN MARINE MAMMALS
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac disease has been extensively documented in marine mammals; however, it remains difficult to diagnose antemortem. Assays measuring cardiac troponin I (cTnI) and N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) are used as sensitive and specific biomarkers of cardiac disease in many species, but have not been widely investigated in marine mammals. This study aimed to provide a set of reference values for cTnI and NT-proBNP in belugas (BW) (Delphinapterus leucas), sea otters (SO) (Enhydra lutris), Steller sea lions (SSL) (Eumetopias jubatus), and California sea lions (CSL) (Zalophus californianus) with and without cardiac disease, and to determine if these biomarkers are useful indicators of cardiac disease in these species. First, existing immunoassays for cTnI and NT-proBNP were successfully validated utilizing species-specific heart lysate spiked serum. Cohorts were defined by histopathology as animals with no evidence of cardiac disease (“control”), with confirmed cardiac disease (“disease”), and with concurrent renal and cardiac disease (“renal”) for which serum samples were then analyzed. Serum concentration ranges for cTnI (ng/ml) and NT-proBNP (pmol/L) were determined for control and disease cohorts. There was significantly higher cTnI (P= 0.003) and NT-proBNP (P= 0.004) concentrations in the CSL disease cohort, as well as positive trends in BW, SO, and SSL disease cohorts that did not reach statistical significance. NT-proBNP concentrations were significantly higher in the CSL renal cohort compared with the control (P < 0.001) and disease (P= 0.007) cohorts. These results suggest that cTnI and NT-proBNP may be clinically useful in the antemortem diagnosis of cardiac disease in CSL, and warrant further investigation in BW, SO, and SL.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».