Urinary cystatin B differentiates progressive versus stable IRIS Stage 1 chronic kidney disease in dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification of dogs with progressive vs stable chronic kidney disease (CKD) might afford opportunity for interventions that would slow progression. However, currently no surrogate biomarker reliably predicts CKD progression. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: Urinary cystatin B (uCysB), a novel kidney injury biomarker, predicts progressive disease in International Renal Interest Society (IRIS) CKD Stage 1. ANIMALS: Seventy-two dogs, including 20 dogs from 4 university centers with IRIS CKD Stage 1, with IDEXX symmetric dimethylarginine (SDMA) concentration up to 17 μg/dL and no systemic comorbidities, and 52 clinically healthy staff-owned dogs from a fifth university center. METHODS: A multicenter prospective longitudinal study was conducted between 2016 and 2021 to assess uCysB concentration in IRIS CKD Stage 1 and control dogs. Dogs were followed to a maximum of 3 years (control) or 25 months (CKD). Stage 1 IRIS CKD was classified as stable or progressive using the slope of 1/SDMA, calculated from 3 timepoints during the initial 90-day period. Dogs with slope above or below -0.0007 week × dL/μg were classified as stable or progressive, respectively. Mixed effects modeling was used to assess the association between uCysB and progression rate. RESULTS: Estimates of first visit uCysB results predictive of active ongoing kidney injury based on the mixed effects models were 17 ng/mL for control, 24 ng/mL for stable CKD, and 212 ng/mL for progressive CKD (P < .001). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Urinary cystatin B differentiated stable vs progressive IRIS CKD Stage 1. Identification of dogs with progressive CKD may provide an opportunity for clinicians to intervene early and slow progression rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».