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Enregistrement W1930729864 · doi:10.1111/j.1532-950x.2010.00721.x

Laparoscopic Splenectomy for Treatment of Splenic Hemangiosarcoma in a Dog

2010· article· en· W1930729864 sur OpenAlexaff
Fabien Collard, Marie‐Ève Nadeau, Éric Norman Carmel

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSplenectomyHemangiosarcomaSurgerySpleenInternal medicineAngiosarcoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To report laparoscopic splenectomy in a dog. STUDY DESIGN: Clinical report. ANIMALS: Mixed breed dog (n=1). METHODS: Hemangiosarcoma was diagnosed by ultrasound-guided fine-needle aspiration of a splenic mass in an 11-year-old, 30 kg, mixed breed dog. No metastatic disease was identified during complete staging (chest radiographs, echocardiogram, and abdominal ultrasonography); however, cystic calculi were identified. Laparoscopic splenectomy using Ligasure V was performed through 3 portals and the calculi were removed by laparoscopic-assisted cystoscopy. RESULTS: Total surgical time was 2 hours and for laparoscopic splenectomy, 65 minutes. The celiotomy incision for splenic removal was 7 cm. The dog recovered uneventfully and was ambulatory 2 hours postoperatively. CONCLUSION: Laparoscopy with Ligasure V facilitated successful removal of a spleen with a 3 cm mass. CLINICAL RELEVANCE: Laparoscopic splenectomy in dogs is feasible for removal of a normal-sized spleen with a moderate-sized mass.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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