Clinical outcome of 42 dogs with scapular tumors treated by scapulectomy: A Veterinary Society of Surgical Oncology (<scp>VSSO</scp>) retrospective study (1995–2010)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report signalment, clinical signs, preoperative staging tests, histologic diagnosis, surgical, and oncologic outcomes including postoperative limb use, in dogs with scapular tumors treated by scapulectomy. STUDY DESIGN: Retrospective case series ANIMALS: Dogs (n = 42) with scapular tumors. METHODS: Medical records (1995-2010) from 6 hospitals were searched for dogs with scapular tumors treated by scapulectomy. Data retrieved were: signalment, weight, percentage of scapula removed, histologic diagnosis, postoperative limb use, adjunctive therapy, disease free interval (DFI), and survival time (ST). Individual variables were modeled with a Cox proportional hazard model accounting for censoring to determine risk factors for decreased DFI and ST. For categorical variables, Kaplan-Meier survival plots as well as mean and median survival times (MSTs) were calculated. RESULTS: Subtotal scapulectomy was performed in 18 dogs (42.9%). Osteosarcoma (OSA) was diagnosed in 27 dogs (64.3%). Limb use was evaluated immediately after surgery in 41 dogs. Information on limb use at other times (1, 2, 3, and >3 months) postoperatively was also available for some dogs and was good to excellent overall. Only adjunctive chemotherapy had a positive significant effect on DFI (P = .00011) and ST (P = .0003). CONCLUSION: Canine scapular tumors can be treated effectively by scapulectomy and limb use is fair to excellent for most dogs. OSA was the most common scapular tumor. Overall prognosis for scapular OSA is similar to appendicular OSA at other sites and use of adjunctive chemotherapy prolonged the overall DFI and MST.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».