Postmortem Evaluation of 435 Cases of Intracranial Neoplasia in Dogs and Relationship of Neoplasm with Breed, Age, and Body Weight
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intracranial neoplasia of dogs is frequently encountered in veterinary medicine, but large-scale studies on prevalence are lacking. OBJECTIVES: To determine the prevalence of intracranial neoplasia in a large population of dogs examined postmortem and the relationship between breed, age, and weight with the presence of primary intracranial neoplasms. ANIMALS: All dogs that underwent postmortem examination from 1986 through 2010 (n = 9,574), including dogs with a histopathologic diagnosis of primary (n = 227) and secondary (n = 208) intracranial neoplasia. METHODS: Retrospective evaluation of medical records from 1986 through 2010. RESULTS: Overall prevalence of intracranial neoplasia in this study's population of dogs was 4.5%. A statistically significant higher prevalence of primary intracranial neoplasms was found in dogs with increasing age and body weights. Dogs ≥15 kg had an increased risk of meningioma (odds ratio 2.3) when compared to dogs <15 kg. The Boxer, Boston Terrier, Golden Retriever, French Bulldog, and Rat Terrier had a significantly increased risk of primary intracranial neoplasms while the Cocker Spaniel and Doberman Pinscher showed a significantly decreased risk of primary intracranial neoplasms. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Intracranial neoplasia in dogs might be more common than previous estimates. The study suggests that primary intracranial neoplasia should be a strong differential in older and larger breed dogs presenting with signs of nontraumatic intracranial disease. Specific breeds have been identified with an increased risk, and others with a decreased risk of primary intracranial neoplasms. The results warrant future investigations into the role of age, size, genetics, and breed on the development of intracranial neoplasms.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».