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Enregistrement W2139505014 · doi:10.1177/0300985810375242

Gelatinous Marrow Transformation and Hematopoietic Atrophy in a Miniature Horse Stallion

2010· article· en· W2139505014 sur OpenAlexaff
Janet Beeler‐Marfisi, A. Gallastegui Menoyo, Aswin Beck, Joshua Leon Konig, Joanne Hewson, Dorothee Bienzle

Notice bibliographique

RevueVeterinary Pathology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone marrowPathologyHaematopoiesisPancytopeniaErythropoiesisAtrophyEmaciationExtramedullary hematopoiesisMedicineAnemiaBiologyInternal medicineStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gelatinous marrow transformation, or serous atrophy of bone marrow fat, has been noted in livestock, laboratory animals, and wildlife in association with an inadequate plane of nutrition, inanition, or intoxication. This is a report of gelatinous marrow transformation and hematopoietic marrow atrophy in a 5-year-old miniature horse stallion. The horse had oral malformations leading to poor food assimilation and emaciation. A bone marrow biopsy obtained to investigate persistent anemia and leukopenia showed hematopoietic atrophy and replacement of fat with a granular extracellular substance, which stained with alcian blue, consistent with acidic mucopolysaccharide content. Surgical correction of the dental abnormalities resulted in improved food assimilation, weight gain, and resolution of cytopenias. In humans, gelatinous bone marrow transformation and hematopoietic atrophy are commonly associated with malnutrition from anorexia nervosa and other causes. The cause of hematopoietic atrophy is unknown but may relate to a nonsupportive marrow microenvironment and inadequate hematopoietic substrate availability. Similar pathogenic mechanisms were suspected in this horse.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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