Renal azotemia and associated haematobiochemical findings in a Labrador Retriever dog with Babesia gibsoni infection
Notice bibliographique
Résumé
A 2-year-old male Labrador retriever was presented to the Veterinary Clinical Complex, College of Veterinary Science, AAU, Khanapara with a history of anorexia, fever, lethargy, dark yellow urine and tick infestation (+++). Clinical examination revealed fever (103.2ºF), tachycardia with laboured breathing, pale mucous membrane, dark yellow urine, melena with swollen superficial lymph nodes. Blood samples collected were subjected to microscopy, haemato-biochemical analysis and PCR. Babesia gibsoni was detected on blood smear examination and confirmed by polymerase chain reaction (PCR). Haemato-biochemical analysis showed anaemia, leucocytosis with increased level of liver and kidney markers. Ultrasonography of kidneys revealed hyperechoic and thickened renal cortex. The dog was initially treated with Imidocarb dipropionate prior to the presentation. Based on clinical signs, microscopy, PCR, haemato-biochemical changes and diagnostic imaging, and earlier history of treatment the present case was confirmed as renal azotemia associated with babesiosis. Treatment was initiated using Diminazene diaceturate, Doxycycline and renal conservative therapy. Following treatment, the dog showed clinical recovery with improvement in the haemato-biochemical parameters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».