Comprehensive clinical, hematobiochemical, urinary, and ultrasonographic profiling of canine chronic kidney disease: A multimodal diagnostic evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a progressive and irreversible condition frequently encountered in canine practice. This study aimed to determine the prevalence of CKD in dogs and to evaluate the associated clinical signs and hematological, biochemical, urinary, and ultrasonographic alterations. A total of 3, 180 dogs presented to the Veterinary Clinical Complex, Khanapara, were screened over a six-month period, and 40 were confirmed with CKD, yielding an overall prevalence of 1.25%. Labrador Retrievers, male dogs, and animals aged >6-10 years showed the highest prevalence. The most common clinical signs included inappetence, vomiting, polyuria, polydipsia, diarrhoea, oral lesions, weight loss, and lethargy. Hematological evaluation revealed a significant increase in WBC count, while reductions in RBC, Hb, and Hct values were non-significant. Biochemical analysis demonstrated markedly elevated serum creatinine, BUN, phosphorus, and potassium, accompanied by decreased albumin and chloride levels. Urinalysis showed amber to deep amber urine, presence of crystals, RBCs, WBCs, epithelial cells, and an increased UPC ratio, indicating proteinuria. Ultrasonographic findings included heightened renal echogenicity, loss of corticomedullary distinction, and changes in renal size, all suggestive of chronic renal pathology. Overall, the study highlights the importance of a multimodal diagnostic approach combining clinical assessment with hematological, biochemical, urinary, and imaging evaluations for the early detection and accurate staging of CKD in dogs.
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.
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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle