Recherche de biomarqueurs précoces du développement de la dermatite atopique chez des chiens de races prédisposées
Notice bibliographique
Résumé
Atopic dermatitis, an inflammatory, pruritic, and chronic dermatosis, affects both dogs and humans. It is caused by a defect in the skin barrier and leads to eczema lesions that worsen over time. Early management is crucial for effective treatment.In this context, early diagnosis is particularly valuable. In humans, it has been shown that skin hydration levels and transepidermal water loss at the age of three months are predictive of eczema lesions at six months of age.Certain dog breeds are predisposed to the disease, including the Golden Retriever and the Labrador Retriever, which are both widely represented in the canine population, particularly among assistance dogs.The BIOMAD study is a longitudinal follow-up of a cohort of dogs from the Handi’chiens association and dogs owned by veterinary students. This pilot study allows the monitoring of three skin biomarkers in healthy dogs: pH, hydration level, and transepidermal water loss. Additionally, differences in these values are being investigated by comparing healthy dogs with those suspected of having atopic dermatitis. So far, no significant difference has been identified, mainly due to the very small number of suspected cases, but the continuation of the project will allow the recruitment of more subjects to pursue this objective.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».