Canine limbal melanoma: 30 cases (1992–2004). Part 1. Signalment, clinical and histological features and pedigree analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) To review the signalment, clinical, and histological features of canine limbal melanoma; (2) to perform pedigree analysis on breeds predisposed to limbal melanoma to establish if common ancestry exists; and (3) to investigate if any ancestral relationship exists between canine limbal melanoma and canine anterior uveal melanoma (CAUM). DESIGN: Retrospective study. ANIMALS STUDIED: Thirty dogs with limbal melanoma. METHODS: Medical records of patients were reviewed. Follow-up information was obtained by re-examination of patients or telecommunications with the referring veterinary surgeons or the owners. Pedigrees were analyzed for common ancestry amongst affected dogs. RESULTS The mean age (+/- SD) at diagnosis was 6.2 (+/- 2.75) years with a range from 1 to 11 years. There was a bimodal distribution of ages with a peak at 3-4 years and a peak at 7-10 years. There was no eye predilection or predisposition for sex or coat color. Twenty-five (83%) of the limbal melanomas occurred within a dorsal arc from the dorsomedial to the ventrolateral limbus. Golden retrievers were four times more common in the melanoma group compared to the Animal Health Trust population (P < 0.0001). Labrador retrievers were three times more common in the melanoma group (P=0.01). Pedigree analysis on eight Golden retrievers [limbal melanoma (n=5), CAUM (n=2) and diffuse ocular melanosis (n=1)], revealed a pattern of inter-relatedness consistent with the condition(s) being caused, at least in part, by a genetic mutation(s). A similar level of inter relatedness was evident in six Labrador retrievers (limbal melanoma (n=2) and CAUM (n=4)). In 5/22 cases (23%), histological features suggestive of malignancy were present including intratumor necrosis in 4/22 cases (18%) and cellular atypia in 1/22 cases (5%). CONCLUSIONS: In Golden and Labrador retrievers there is evidence that limbal melanomas, CAUM and ocular melanosis are at least in part heritable and that the same genetic mutation(s) may be causally associated with melanocytic disease at different ocular sites. The same genetic mutation(s) may be present in these two breeds. Histology should be performed on all cases to identify those with greater malignant potential.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».