MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982669589 · doi:10.1111/j.1532-950x.2009.00618.x

Laparoscopic Removal of a Large Abdominal Testicular Teratoma in a Standing Horse

2010· article· en· W1982669589 sur OpenAlexaff
Nicola Cribb, LUDOVIC P. BOURÉ

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTeratomaLaparoscopyInsufflationAbdomenSurgeryHorsePouch

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe laparoscopic removal of a large testicular teratoma in a standing horse. STUDY DESIGN: Clinical report. ANIMALS: Thoroughbred horse (11 months) with a testicular teratoma. METHODS: A unilateral cryptorchid testicle could not be removed by an inguinal approach under general anesthesia because of it s large size. After recovery from general anesthesia, ultrasound evaluation revealed a 24 x 19 cm fluid-filled testicular mass. The mass was removed by paralumbar fossa laparoscopy with the horse in a standing position. After fluid aspiration of the mass, the mesorchium and ductus deferens were ligated with extracorporeal knots and the mass retrieved inside a laparoscopic specimen pouch. Morphologic features were consistent with a teratoma. RESULTS: Laparoscopic-guided aspiration of fluid from the teratoma decreased mass size and increased ease of manipulation and retrieval. Retrieval of the teratoma in a laparoscopic specimen pouch prevented loss of abdominal insufflation, helped reduce fluid leakage, and potential seeding of neoplastic cells. CONCLUSION: Use of laparoscopy for removal of neoplastic cryptorchid testicles offers many advantages including minimal invasiveness and increased safety associated with good visibility of structures. CLINICAL RELEVANCE: Standing laparoscopic surgery should be considered for removal of testicular neoplasms in horses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVeterinary SurgeryMême sujetVeterinary Equine Medical ResearchTravaux en français237 207