Laparoscopic treatment of ovarian remnant syndrome in dogs and cats: 7 cases (2010–2013)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the technique and evaluate the outcome of laparoscopic treatment of ovarian remnant syndrome (ORS) in dogs and cats. DESIGN: Retrospective case series. ANIMALS: 7 client-owned dogs and cats. PROCEDURES: Medical records of dogs and cats with ORS that were treated laparoscopically at 3 large veterinary teaching hospitals were reviewed. Laparoscopic ovarian remnant resection was performed by means of either a 3-port or single-port technique with the patient in dorsal recumbency. The area caudal to both kidneys was thoroughly inspected for evidence of ovarian tissue by tilting the patient laterally. Any ovarian remnant tissue in these areas was resected with a bipolar vessel sealer. RESULTS: 5 female dogs and 2 female cats that had previously undergone ovariectomy or ovariohysterectomy were included in the study. Six procedures were performed with a standard 3-port technique, and 1 was performed with a single-port technique. Median surgery time was 90 minutes (range, 50 to 150 minutes). No patient required conversion to laparotomy. Six of the 7 patients had complete resolution of clinical signs after surgery. One patient underwent laparotomy 7 weeks after surgery for management of stump pyometra, but no further ovarian tissue was detected. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Laparoscopic management of ORS in this cohort of dogs and cats was associated with minimal morbidity. Laparoscopic treatment of ORS in dogs and cats may be recommended for appropriately selected patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».