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Enregistrement W7103584303

Genetic determination of pyometra : literature review and establishment of a multi-breed cohort

2023· dissertation· fr· W7103584303 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationGenetic inheritanceMedical screeningCohort
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le pyomètre est une maladie comportant de nombreux facteurs de risque qu'ils soient anatomiques, épidémiologiques, liés à un traitement hormonal ou à une prédisposition raciale. Une étude en 2021 publiée par Arendt et al. a permis de mettre en évidence une possible prédisposition génétique chez le Golden retriever. Le pyomètre est vraisemblablement une maladie à caractère polygénique. Selon Arendt et al. il existe une association statistique entre le pyomètre et le gène ABCC4, mais d'autres facteurs génétiques rentrent probablement également en jeu. Le gène ABCC4 code pour une protéine dénommée MRP4 dont le rôle établi est celui d'un multitransporteur de molécules et notamment des molécules de l'inflammation ainsi que des prostaglandines. Notre objectif était d'étudier l'existence d'une prédisposition raciale au sein du pyomètre parmi une population de chiennes vues au CHUV-AC de l'EnvA. Pour cela, une étude rétrospective sur l'ensemble des cas de pyomètres présentés au CHUV-AC de l'ENVA entre 2002 et 2022 a été réalisée. L'étude rétrospective a permis de montrer que certaines races étaient surreprésentées parmi les chiennes présentées aux CHUV-AC de l'ENVA pour un pyomètre. Parmi celles-ci, on compte le Rottweiler, le Yorkshire terrier, le Labrador, le Caniche, le Golden retriever, le Berger allemand, l'American Staffordshire terrier, le Westie, le Cavalier King Charles ainsi que le Bichon, le Bull Terrier et le Bouledogue anglais. Toutefois, ces résultats peuvent être biaisés par une surreprésentation de certaines races en Île-de-France. L'un des objectifs de cette thèse était d'établir une cohorte multi-races de chiennes atteintes de pyomètre afin de créer une banque d'ADN et ainsi de réaliser des études génétiques comparatives futures. Une cohorte multi-races de 19 chiennes atteintes de pyomètre a été constituée et l'ADN de ces chiennes a été extrait et est conservé au sein de la biobanque nationale cani-DNA

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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