Diagnoses and Clinical Outcomes Associated with Surgically Amputated Canine Digits Submitted to Multiple Veterinary Diagnostic Laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Amputation is commonly performed to both treat and diagnose conditions affecting the digits of dogs. Although histopathologic evaluation of these digits is routinely done, data on the prevalence and prognosis of neoplasms of the digit are scarce. The records of multiple veterinary diagnostic laboratories were searched to identify submissions of amputated digits from dogs. Four hundred twenty-eight separate submissions were reviewed for diagnosis, age, sex, limb of origin, and digits affected, and the original submitting clinics were surveyed to determine clinical outcome of the animal. No diagnosis could be agreed upon in 24 animals, and these were excluded from the study. Kaplan-Meier product-limit method was used to determine the disease-free interval and survival time. Neoplastic disease was identified in 296 of 404 submissions, with exclusively inflammatory lesions composing 108 cases. A total of 30 different neoplastic processes were identified. In 233 (77.7%) of the neoplastic cases, a malignant tumor was identified. Squamous cell carcinoma was the most commonly identified tumor (n = 109, 36.3%), and 11 of 42 dogs for which clinical follow-up information was available developed metastatic disease. Squamous cell carcinoma of the digit appears to have a greater metastatic potential than that occurring elsewhere in the body. Other common diagnoses included melanoma (n = 52, 17.3%), soft-tissue sarcoma (n = 29, 9.7%), and mast cell tumor (n = 20, 6.7%). Melanomas were associated with poor prognoses, with a median survival time of 365 days.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».