Fluoroquinolones and glucocorticoids as risk factors for cranial cruciate ligament disease in Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aimed to determine if a higher proportion of Retrievers with cranial cruciate ligament disease (CCLD) had previous systemic exposure to fluoroquinolones or glucocorticoids compared to Retrievers without CCLD. Animals Client-owned, Labrador and Golden Retrievers and Retriever crosses, aged 2–12 years old, were enrolled from Kansas State University and Washington State University with CCLD (cases) and without CCLD (nCCLD; healthy controls). Methods The study was designed as a retrospective, multi-institutional case–control study. Medical records (2019–2023) were reviewed for systemic and topical exposure to fluoroquinolones or glucocorticoids within 6 months of CCLD exam or visit (nCCLD) or anytime throughout life prior to injury or visit. Data were analyzed using univariate and multivariate logistic regression analyses. The results were reported as coefficients, standard errors, p-values, and odds ratios with 95% confidence intervals. A p-value of <0.05 was considered significant. Results A total of 419 dogs (216 cases and 203 controls) were enrolled in this study. The odds ratios of CCLD after systemic fluoroquinolone exposure were three times (CI: 1.01–8.90) higher than the odds ratios of CCLD without fluoroquinolone exposure. The odds ratios of CCLD after systemic glucocorticoid exposure were 3.51 times (CI: 1.94–6.37) higher than the odds ratios of CCLD without glucocorticoid exposure. Topical administration was not found to pose the same risk. Conclusion The findings of this study suggest that the administration of systemic fluoroquinolones or systemic glucocorticoids was identified as a risk factor for the development of CCLD in Retriever breeds. Prospective studies are needed. Clinical relevance Although not all risk factors for CCLD can be mitigated, systemic fluoroquinolones and/or glucocorticoids should be used cautiously in Retriever breeds.
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 | 0,000 | 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 ».