Results of surgical excision and evaluation of factors associated with survival time in dogs with lingual neoplasia: 97 cases (1995–2008)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the clinical characteristics, treatments, outcomes, and factors associated with survival time in a cohort of dogs with lingual neoplasia that underwent surgical excision. DESIGN: Retrospective case series. Animals-97 client-owned dogs. PROCEDURES: Medical records of dogs with a lingual tumor examined between 1995 and 2008 were reviewed. Records were included if a lingual tumor was confirmed by histologic examination and surgical excision of the mass was attempted. Data were recorded and analyzed to identify prognostic factors. RESULTS: Clinical signs were mostly related to the oral cavity. For 93 dogs, marginal excision, subtotal glossectomy, and near-total glossectomy were performed in 35 (38%), 55 (59%), and 3 (3%), respectively. Surgery-related complications were rare, but 27 (28%) dogs had tumor recurrence. The most common histopathologic diagnoses for the 97 dogs were squamous cell carcinoma (31 [32%]) and malignant melanoma (29 [30%]). Eighteen (19%) dogs developed metastatic disease, and the overall median survival time was 483 days. Median survival time was 216 days for dogs with squamous cell carcinoma and 241 days for dogs with malignant melanoma. Dogs with lingual tumors ≥ 2 cm in diameter at diagnosis had a significantly shorter survival time than did dogs with tumors < 2 cm. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Similar to previous studies, results indicated that lingual tumors are most commonly malignant, and squamous cell carcinoma and malignant melanoma predominate. A thorough physical examination to identify lingual tumors at an early stage and surgical treatment after tumor identification are recommended because tumor size significantly affected survival time.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».