Evaluation of urinary kidney injury molecule-1 in cats with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Kidney injury molecule 1 (KIM-1) is a transmembrane glycoprotein on proximal renal tubular epithelial cells that is increased in the urine of cats with acute kidney injury. The utility of measuring urine KIM-1 in cats with chronic kidney disease (CKD) and the relationship with International Renal Interest Society (IRIS) stage are unknown. The objectives of this study were to determine the distribution of KIM-1 concentrations in cats with different stages of CKD and investigate the relationship between urine KIM-1 and urine specific gravity (USG), urine protein and serum urea, creatinine, phosphorus, potassium and symmetric dimethylarginine concentrations. Methods A total of 74 cats with CKD were recruited prospectively from a first-opinion feline-only practice. Blood and urine samples were collected from all cats. The stage of CKD was determined as per IRIS guidelines. Urine KIM-1 concentration was determined with a previously validated lateral flow assay. KIM-1 was reported as a test:control ratio. The distribution of KIM-1 values in cats with CKD was determined, and the correlation between KIM-1 and other determinants of renal function was calculated. Urine KIM-1 was normalized to a USG of 1.035 and the analysis was repeated. Results Cats with CKD had a median urine KIM-1 value of 0.1544 (range 0.038–0.540). The median KIM-1 values in cats with IRIS stage 1, 2, 3 and 4 CKD were 0.152 (range 0.113–0.512), 0.165 (range 0.038–0.540), 0.150 (range 0.037–0.448) and 0.140 (range 0.067–0.448), respectively. There were no differences in urine KIM-1 values relative to IRIS stage. Urine KIM-1 values were correlated with USG ( r 2 = 0.482; P = 0.005). An analysis of KIM-1 values normalized to USG resulted in similar findings. Conclusions and relevance Urine KIM-1 values in cats with CKD were similar to those previously described in healthy cats. There was a moderately strong correlation between urine KIM-1 concentration and USG. Sequential measurement of KIM-1 in cats with progressive CKD may be informative.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».