Köpeklerde gastroenteritise neden olan bazı enfeksiyöz ve non-enfeksiyöz hastalıklarda serum ve fekal zonulin seviyelerinin tespiti
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Günümüzde güncel olarak önemi anlaşılan ve muhtemel bu proje ile kısmen ispatlanır nitelikte çok fazla hastalığın etiyopatogenezisinde rol oynayan sızıntılı bağırsak durumunun güvenilir ve ispatlanabilir sınırlı sayıda biyobelirteci bulunmakta, bu biyobelirteçler kanda ya da dışkıda tespit edilmediği sürece sızıntılı bağırsağın ve ilişkili hastalığın ilerlemesinin engellenmesi mümkün olmamaktadır. Zonulin, sızıntılı bağırsak tanısında güçlü bir belirteçtir. Bağırsak mikrobiyatasında gerçekleşen değişiklikler ya da epitel hücre hasarının varlığında salınımı önemli ölçüde artmaktadır. Sızıntılı bağırsağın erken tanısı için zonulin en sık üstünde çalışılan ve en çok umut vadeden biyobelirteçtir. Bu bağlamda bu çalışmada köpeklerde farklı etiyolojik nedenlerle oluşan infeksiyöz veya noninfeksiyöz ishallere bağlı gelişebilen sızıntılı bağırsağın saptanmasında ve şiddetinin derecelendirilmesinde eş zamanlı gerçek biyobelirteç olarak, gerek dışkı gerekse kanda zonulin düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. \nGereç ve Yöntem: Bu çalışma kapsamında hemorajik ya da non-hemorajik gastorenteritis saptanan köpekler değerlendirilmiştir. En az 1 gündür süregelen ishal anamnezi ile kliniğe getirilen farklı yaş, ırk ve her iki cinsiyetten en az 50 olgu, klinik laboratuvar analizleri doğrultusunda etiyolojik sınıflandırmaya tabi tutulacak (tablo 1) gruplandırma ile beraber her olgudan vena cephalica antebrachii’ den anikoagülantsız tüplere 2‘ şer ml kan alınmış, ardından santrifüje edilerek ELISA ile serum zonulin testi uygulanmıştır. Test için örnekler -80 derecede saklanmış, sonuçlara yönelik olarak tüm analizler akredite laboratuvarlardan birinde yapılmıştır. Aynı şekilde olgulardan steril svaplar aracılığıyla fekal örnekler alınmış ve örnekler %70 ‘lik etanol içerisine konularak ELISA yöntemiyle fekal zonulin testi uygulanasaya kadar +4 derece sabit sıcaklıkta saklanmıĢtır. Zonulin bozulmuş bağırsak geçirgenliğinin gösterilmesinde önemli bir biyobelirteç olduğundan, olgular üzerinde en az bir ay öncesine kadar antibiyotik kullanılmamış olmasına dikkat edilmiştir. \nBulgular: Çalışma kapsamına 1-5 yaşlı her iki cinsiyetten (25 adet erkek-22 adet dişi) ve farklı ırklardan (1 adet alman kurdu, 1 adet cane corso, 2 adet doberman, 3 adet french bulldog, 1 adet golden retriever, 5 adet kangal, 2 adet labrador retriever, 2 adet maltipoo, 19 adet melez, 3 adet pitbull, 2 adet pug, 4 adet rottweiler, 2 adet terrier) 47 adet köpek dahil edildi. Fekal analizleri yapılan hastalarda, sağlıklı grup ile tüm gruplar arasında anlamlı farklar bulunmuştur. Ayrıca Corona virüs grubu ile Giardia ve Coronavirus ile Parvovirus grupları arasında anlamlı farklar gözlenmiştir. Serum analizleri yapılan hastalarda, sağlıklı grup ile tüm gruplar arasında anlamlı farklar bulunmuştur. Ayrıca Corona grubu ile Giardia, Distemper ve Parvovirus grupları arasında anlamlı farklar gözlenmiştir. Fekal ve serum karşılaştırmalarında ise aynı grup içinde giardia hariç tüm gruplar birbirinden farklıdır. İshalli köpeklere ait fekal ve serum örneklerinden elde edilen zonulin verilerinin ortalama ve standart hata değerleri tablolaştırıldı. Verilerin homojenite testleri Shapiro-Wilk analizine göre gerçekleştirildiğinde normal dağılım göstermediği ve logaritmik transformasyon işlemlerine rağmen normal dağılım göstermeyen verilerin bulunduğu tespit edildi. Bu bağlamda non-parametrik test tekniklerinden yararlanılarak gruplar arasındaki karşılaştırmalar gerçekleştirildi. Fekal ve serum örneklerinin arasındaki farkların gruplar arası değerlendirmelerinde Kruskall-Wallis ANOVA, aynı grubun fekal ve serum zonulin seviyelerinin karşılaştırılmasında ise Wilcoxon testinden yararlanıldı. Fekal ve serum örneklerinin her bir grup içerisinde ayrı ayrı korelasyon analizlerinde de Spearman korelasyon yönteminden yararlanıldı. Tüm analizler SPSS 26.0 (IBM, Amerika) programında gerçekleştirilmiş olup analizlerde p değerinin 0,05‘ in altında olduğu durumlar istatistiksel anlamlı kabul edildi. \nSonuç: Serum analizleri yapılan hastalarda, sağlıklı grup ile tüm gruplar fekal ve serum zonulin seviyeleri arasında anlamlı farklar bulunmuştur.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».