Paraneoplastic hypoglycemia in a diabetic dog with an insulin growth factor‐2–producing mammary carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
A 6-year-old intact female Labrador Retriever had diabetes mellitus, which had been difficult to control with insulin. The dog also had a solid ductal mammary carcinoma with very rapid growth, which was temporally related to onset of hypoglycemia. Eight months after initial diagnosis of diabetes, the dog had a hypoglycemic crisis. Insulin administration was stopped and serum glucose concentration returned to normal. Three months after discontinuing insulin, another hypoglycemic crisis occurred. During subsequent months, serum glucose concentrations remained at life-threatening levels (1.64-2.12 mmol/L, reference interval 4.44-6.66 mmol/L) simultaneously with an increase in the size of the mammary tumor, which reached a diameter of about 16 cm. At the time of surgery for removal of the tumor serum glucose concentration was 2.20 mmol/L and was then monitored every 3 hours after excision of the tumor. The glucose concentration continued to rise and reached 9.99 mmol/L 12 hours after the removal of the mammary tumor. Immunohistochemical staining demonstrated expression of insulin growth factor-2 by tumor cells, which apparently had caused the hypoglycemia during tumor growth even in a diabetic dog. Hyperglycemia associated with diabetes was pronounced after excision of the tumor and had been masked by the paraneoplastic effect of the tumor.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».