Perioperative Mortality and Long‐Term Survival in 80 Dogs and 32 Cats Undergoing Excision of Thymic Epithelial Tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine perioperative mortality, long-term survival, causes of death, and prognostic factors for dogs and cats undergoing surgical excision of thymic epithelial tumors (TETs). STUDY DESIGN: Multi-institutional case series. ANIMALS: Eighty dogs and 32 cats. METHODS: Follow-up information was obtained for dogs and cats that underwent surgical excision of a TET between 2001 and 2012. RESULTS: Perioperative mortality was 20% in dogs and 22% in cats. No independent risk factors for perioperative mortality were identified. The estimated median survival time for all dogs was 1.69 years (95% CI 0.56-4.32) and the 1- and 4-year survival rates were 55% (95% CI 44-67) and 44% (95% CI 32-56). The estimated median survival time for all cats was 3.71 years (95% CI 0.56-unestimatable) and the 1- and 4-year survival rates were 70% (95% CI 53-87) and 47% (95% CI 0-100). Of animals that survived to discharge, 42% of dogs and 20% of cats eventually died of TET-related causes. The presence of paraneoplastic syndromes (hazard ratio [HR] 5.78, 95% CI 1.64-20.45, P = .007) or incomplete histologic margins (HR 6.09, 95% CI 1.50-24.72, P = .01) were independently associated with decreased survival in dogs. No significant predictors of survival were identified in cats. Conclusions regarding the effect of chemotherapy or radiation therapy could not be made. CONCLUSIONS: While there is substantial risk of perioperative death in dogs and cats undergoing surgery for TETs, many animals that survive to discharge have prolonged survival. Survival is significantly decreased in dogs with paraneoplastic syndromes or incomplete histologic margins.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».