Necrotizing meningoencephalitis in a large mixed-breed dog
Notice bibliographique
Résumé
CASE DESCRIPTION: A 4-year-old 26-kg (57.2-lb) spayed female Staffordshire Bull Terrier mix was evaluated because of a 24-hour history of cluster seizures. CLINICAL FINDINGS: Neurologic examination revealed altered mentation and multifocal intracranial signs; MRI was performed. The MRI findings included multifocal, asymmetric forebrain lesions affecting both the gray and white matter, an area suggestive of focal necrosis, and loss of corticomedullary distinction. A midline shift and caudal transtentorial herniation were noted, suggestive of greater than normal intracranial pressure. TREATMENT AND OUTCOME: Because the dog's clinical signs worsened despite medical treatment and additional evidence of increased intracranial pressure, bilateral craniectomy and durectomy were performed. Histologic evaluation of a brain biopsy specimen revealed bilateral and asymmetric areas of necrosis in the subcortical white matter and adjacent gray matter. At the periphery of the necrotic areas, there was increased expression of glial fibrillary acidic protein and Virchow-Robin spaces were expanded by CD3+ lymphocytes. Results of immunohistochemical analysis of brain tissue were negative for canine distemper virus, Neospora canis, and Toxoplasma gondii. These clinical, imaging, and histopathologic findings were compatible with necrotizing meningoencephalitis. The dog's neurologic status continued to worsen following surgery. Repeated MRI revealed ongoing signs of increased intracranial pressure, despite the bilateral craniectomy. The owners elected euthanasia. CLINICAL RELEVANCE: To the author's knowledge, this is the first report of necrotizing meningoencephalitis in a large mixed-breed dog. Necrotizing meningoencephalitis should be considered as a differential diagnosis in dogs other than small or toy breeds that have signs suggestive of inflammatory disease.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».