COMPARISON OF SONOGRAPHIC FEATURES OF BENIGN AND NEOPLASTIC DEEP LYMPH NODES IN DOGS
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Notice bibliographique
Résumé
The differentiation of benign vs. neoplastic lymph nodes impacts patient management. Specific sonographic features are typically considered when assessing lymph nodes in dogs. However, the usefulness of these criteria in distinguishing benign vs. malignant lymph nodes remains largely unknown, especially for deep lymph nodes. Our aim was to compare sonographic features in benign and neoplastic deep lymph nodes with the hope of identifying predictive criteria. Thirty-one deep lymph nodes (16 mesenteric, 10 medial iliac, three hepatic, one sternal, and one cranial mediastinal) in 31 dogs were examined prospectively with B-mode and Color flow Doppler. Lymph nodes were aspirated using ultrasound-guidance and final diagnosis were established based on cytologic and/or histopathologic interpretation. Prevalence of each sonographic feature and combinations of two features was calculated for each group and compared using a χ(2) -test or Student's t-test for unequal variances. Ten lymph nodes were benign (hyperplastic and/or inflammatory) and 21 were neoplastic. All were hypoechoic, except for one neoplastic lymph node. Maximal short-axis diameter (P=0.0006) and long-axis diameter (P=0.01), and SA/LA ratio (P=0.008) were increased significantly for neoplastic (2.8, 5.5 cm, and 0.50, respectively) vs. benign (1.2, 3.8 cm, and 0.34, respectively) lymph nodes. The prevalence of other features was similar between groups. Doppler evaluation was possible in 77% of lymph nodes, but there was no significant difference between groups. When any two ultrasound features were combined, the only difference between benign and neoplastic lymph nodes was for the combination of contour regularity and appearance of the perinodal fat (P=0.03).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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