The incidence and trends of proteinuria, azotemia and hypertension in cats receiving toceranib phosphate
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This retrospective study aimed to determine the incidence and trends of proteinuria, elevations in serum creatinine and urea, and systolic blood pressure in cats undergoing treatment with toceranib. Methods In total, 32 cats treated with toceranib for malignancies were analyzed. Cats were included if urinalysis and urine protein:creatinine ratio (UPC) measurements were available at 28 days (T1) and 56 days (T2) after starting the treatment. Cats with concurrent lower urinary tract disease, including urinary tract malignancy, were excluded. Friedman’s ANOVA compared variables between time points, and the Spearman test assessed the correlation between treatment duration and UPC. Results The median starting dose of toceranib was 2.68 mg/kg (range 1.7–3.9). In total, 15 (46.9%) cats received concurrent non-steroidal anti-inflammatory drugs. The most commonly treated tumors were oral squamous cell carcinoma (n = 10) and mast cell tumor (n = 5). None of the 32 cats developed progressive proteinuria or azotemia during the follow-up period (median 56 days; range 56–336). Notably, UPC and serum creatinine were significantly lower at T2 compared with baseline ( P = 0.012 and 0.001, respectively). Among the four cats with baseline proteinuria, UPC decreased over time with or without concurrent telmisartan treatment (n = 2). All four of these cats experienced a reduction in tumor size with toceranib concurrently with their decreased UPC. There was no significant correlation between UPC and the duration of toceranib treatment ( P = 0.089). Blood pressure was not significantly different over the assessed time points. Conclusions and relevance The incidence of proteinuria, renal azotemia and hypertension in cats treated with toceranib for neoplasia appears to be low. Toceranib may be a viable treatment option even in cats with pre-existing proteinuria or renal disease, with careful monitoring of trends recommended.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».