Exploring canine’s olfactive threshold in artificial urine for medical detection
Notice bibliographique
Résumé
Canine olfaction is increasingly studied as a tool for detecting cancer and other diseases. Previous pilot studies have demonstrated that dogs can effectively distinguish positive samples from negative samples in humans with breast cancer, achieving sensitivity rates as high as 100%. However, questions remain about dogs' ability to detect low concentrations of volatile organic compounds in complex medium. While dogs' detection thresholds for isoamyl acetate using a mineral oil substrate have been studied, there are no current studies on their detection limits using more complex substrates like urine, relevant in clinical settings. This pilot study aimed to evaluate the olfactory threshold of dogs using artificial urine with various concentrations of isoamyl acetate. Two dogs were trained to detect isoamyl acetate, initially using water as the substrate during the training phase, and subsequently using artificial urine during the testing phase, under single and double-blinded conditions. The dogs were trained to indicate the presence of isoamyl acetate solutions by sitting in front of the positive sample and ignoring controls. Training and testing occurred in a controlled environment, maintaining consistency with the same two handlers, a standardized methodology, and positive reinforcement with toy rewards. Based on double-blind performances, results showed a minimum detection threshold of 6.7 x 10-9 Molar (M) for Nougaro (Springer Spaniel) one dog and 2.1 x 10-7M for Prince (Labrador Retriever). The sample age did not affect performance. However, the position of the cone did, with higher failure rates for the first cone compared to the other three. These findings underscore the potential of trained dogs to detect volatile organic compounds at very low concentrations in complex substrates, supporting their use in clinical diagnostics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».