Incidence and risk factors for insulinoma diagnosed in dogs under primary veterinary care in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Insulinoma is the most common pancreatic tumor diagnosed in dogs. This study aimed to report incidence risk, breed predispositions and other demographic risk factors for insulinoma diagnosed in dogs under primary veterinary care in the UK. The VetCompass Program supports research on anonymized electronic health records (EHRs) from dogs under UK veterinary care. This study included all VetCompass EHRs from dogs under primary veterinary care during 2019. Multivariable logistic regression analysis was used to evaluate demographic risk factors for insulinoma diagnosis. Of 2,250,741 study dogs, 278 were confirmed as insulinoma cases at any date. The estimated 2019 incidence risk was 0.003% (95% CI 0.002-0.004%). Compared to crossbreeds, predisposed breeds included Dogue de Bordeaux, German Pointer, Flat Coated Retriever, Boxer and West Highland White Terrier. The Labrador Retriever showed decreased odds for insulinoma diagnosis. Additionally, being a terrier breed and being a breed predisposed to other endocrine cancers were associated with increased odds for insulinoma diagnosis. Other risk factors associated with increased odds for insulinoma diagnosis included being female neutered, being 9 - <15 years of age, having an adult median bodyweight of 20 - <30 kg and having a bodyweight above the median for the sex/breed. This is the first study to report the epidemiology of canine insulinoma in dogs under primary veterinary care, resulting in crucial leads for further research in the epidemiology and etiology of canine insulinoma and possible links of canine insulinoma with other canine endocrine cancers. Additionally, the results can aid veterinarians to identify dogs at greater risk of insulinoma.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».