MULTIDETECTOR‐ROW COMPUTED TOMOGRAPHIC CHARACTERISTICS OF PRESUMED PREURETERAL VENA CAVA IN CATS
Notice bibliographique
Résumé
Preureteral vena cava (circumcaval ureter, retrocaval ureter) occurs in a third of the feline population and has been associated with ureteral strictures in humans. The aim of this retrospective cross-sectional study was to describe the contrast-enhanced multidetector row computed tomographic (MDCT) characteristics of presumed preureteral vena cava in a group of cats. Medical records from two institutions located in different continents were searched from 2010-2013 for cases with complete contrast-enhanced MDCT examinations of the abdomen (i.e. included the entire course of the ureters and prerenal and renal segments of the caudal vena cava) and a diagnosis of preureteral caudal vena cava. For cases meeting inclusion criteria, CT scan data were retrieved and characteristics of the preureteral caudal vena cava were recorded. Presence of concomitant renal or ureteral diseases was also recorded. A total of 272 cats had contrast-enhanced abdominal CT scans during the study period and of these, 68 cats (22.43 ± 4.96%) had a diagnosis of presumed preureteral vena cava. In all affected cats, a "reverse-J ureter" was observed, i.e. a ureter running medially at the level of L4-5, passing dorsally to the caudal vena cava and then exiting ventrally between the caudal vena cava and aorta returning to its normal position. Having a preureteral vena cava resulted in an increased risk for concurrent urinary signs (OR = 3.00; CI: 95%; 1.28-6.99; P = 0.01). Findings supported the use of contrast-enhanced MDCT for characterizing morphology of preureteral vena cava and its relation with ureters in cats.
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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 | 0,002 | 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 ».