Arginine vasopressin and copeptin: comparative review and perspective in veterinary medicine
Notice bibliographique
Résumé
Although arginine vasopressin (AVP) deficiency, AVP resistance, and primary polydipsia are important causes of polyuria and polydipsia (PUPD), measurement of AVP has never been implemented as a routine diagnostic test for patient care in either human or veterinary medicine, due to significant challenges with the methodologic reliability of laboratory assays for measuring AVP. Responses to a modified water deprivation test and/or a desmopressin acetate trial have been used as indirect markers of AVP deficiency or resistance. However, interpretations of these tests can be especially challenging in cases of partial AVP deficiency or resistance. Over the past decade, plasma copeptin (CoP), a glycopeptide comprising the C-terminal part of the AVP preprohormone, has mostly replaced AVP measurement in humans. When combined with CoP-based stimulation tests, such as hypertonic saline and arginine stimulation tests, plasma CoP measurement offers excellent diagnostic accuracy for the diagnosis and differentiation of cases of central diabetes insipidus (DI), nephrogenic DI, and primary polydipsia in humans. In dogs, CoP has recently been measured in saliva and serum using canine or human enzyme-linked immunosorbent assays. This review will provide an update on the physiologic regulation of AVP production and secretion, the limitations of its measurement in human and veterinary medicine, as well as a summary of the indications and performance of CoP measurement in human and veterinary medicine to date. This is with a purpose to encourage validation and implementation of CoP measurement in veterinary medicine.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».