Neutering Dogs: Effects on Joint Disorders and Cancers in Golden Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to European countries, the overwhelming majority of dogs in the U.S. are neutered (including spaying), usually done before one year of age. Given the importance of gonadal hormones in growth and development, this cultural contrast invites an analysis of the multiple organ systems that may be adversely affected by neutering. Using a single breed-specific dataset, the objective was to examine the variables of gender and age at the time of neutering versus leaving dogs gonadally intact, on all diseases occurring with sufficient frequency for statistical analyses. Given its popularity and vulnerability to various cancers and joint disorders, the Golden Retriever was chosen for this study. Veterinary hospital records of 759 client-owned, intact and neutered female and male dogs, 1-8 years old, were examined for diagnoses of hip dysplasia (HD), cranial cruciate ligament tear (CCL), lymphosarcoma (LSA), hemangiosarcoma (HSA), and mast cell tumor (MCT). Patients were classified as intact, or neutered early (<12 mo) or late (≥12 mo). Statistical analyses involved survival analyses and incidence rate comparisons. Outcomes at the 5 percent level of significance are reported. Of early-neutered males, 10 percent were diagnosed with HD, double the occurrence in intact males. There were no cases of CCL diagnosed in intact males or females, but in early-neutered males and females the occurrences were 5 percent and 8 percent, respectively. Almost 10 percent of early-neutered males were diagnosed with LSA, 3 times more than intact males. The percentage of HSA cases in late-neutered females (about 8 percent) was 4 times more than intact and early-neutered females. There were no cases of MCT in intact females, but the occurrence was nearly 6 percent in late-neutered females. The results have health implications for Golden Retriever companion and service dogs, and for oncologists using dogs as models of cancers that occur in humans.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».