Differentiation of stable kidney function versus progressive dysfunction in dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Circulating creatinine and symmetric dimethylarginine (SDMA) are biomarkers of kidney function that have been used variously to define stable vs progressive chronic kidney disease (CKD). Slope monitoring of inverse biomarker values (creatinine−1 or SDMA−1) has shown promise, but quantitative criteria to distinguish stable vs progressive CKD using this approach are lacking. Objective Assessment of creatinine−1 and SDMA−1 slope cutoffs to distinguish stable vs progressive CKD. Animals One hundred ten clinically healthy university staff-owned dogs and 29 male colony dogs with progressive X-linked hereditary nephropathy (XLHN). Methods Retrospective analysis combining 2 prospective observational studies, 1 tracking kidney function biomarkers in healthy dogs (HDs) to a maximum of 3 years, and 1 tracking kidney function biomarkers in male colony dogs with progressive XLHN to a maximum of 1 year. The minimum slope of creatinine−1 or SDMA−1 as measured using the IDEXX SDMA test from HD was assigned as the slope cutoff for stable kidney function. Results The stable vs progressive slope cutoff was −0.0119 week × dL/mg for creatinine−1 and −0.0007 week × dL/μg for SDMA−1. Conclusions and Clinical Importance In the studied CKD population, progressive dysfunction can be distinguished from stable kidney function by using the slope of creatinine−1 or SDMA−1. These criteria may serve to characterize CKD in other cohorts of dogs and to establish guidelines for degrees of progression rate in dogs with naturally occurring CKD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».