Pathologic classification of a late‐onset peripheral neuropathy in a spontaneous Labrador retriever dog model
Notice bibliographique
Résumé
Late-onset peripheral neuropathy (LPN) is a heritable canine neuropathy commonly found in Labrador retrievers and is characterized by laryngeal paralysis and pelvic limb paresis. Our objective was to establish canine LPN as a model for human hereditary peripheral neuropathy by classifying it as either an axonopathy or myelinopathy and evaluating length-dependent degeneration. We conducted a motor nerve conduction study of the sciatic and ulnar nerves, electromyography (EMG) of appendicular and epaxial musculature, and histologic analysis of sciatic and recurrent laryngeal nerves in LPN-affected and control dogs. LPN-affected dogs exhibited significant decreases in compound muscle action potential (CMAP) amplitude, CMAP area, and pelvic limb latencies. However, no differences were found in motor nerve conduction velocity, residual latencies, or CMAP duration. Distal limb musculature showed greater EMG changes in LPN-affected dogs. Histologically, LPN-affected dogs exhibited a reduction in the number of large-diameter axons, especially in distal nerve regions. In conclusion, LPN in Labrador retrievers is a common, spontaneous, length-dependent peripheral axonopathy that is a novel animal model of age-related peripheral neuropathy that could be used for fundamental research and clinical trials.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».