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Enregistrement W2602725668 · doi:10.24070/bjvp.1983-0246.v10i1p2-9

Canine tarsal gland epitheliomas and adenomas

2017· article· en· W2602725668 sur OpenAlexaboutno aff
Juliana Werner, Christiane Montenegro Coimbra Moura, Pedro Werner, Fabiano Montiani‐Ferreira

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Veterinary Pathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer and Skin Lesions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyMedicinePathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 290 cases of tarsal gland adenomas and epitheliomas from canine patients were analyzed to determine the frequency and to better characterize their histopathological features. Tissue samples were examined in two veterinary pathology laboratories in Curitiba, Brazil, which receive samples from all over the country. Tarsal epitheliomas were significantly more frequent than tarsal adenomas (77.9% and 20.7%, respectively). In four cases (1.4%), the lesion contained both types of neoplasms. A total of 39 breeds were represented. The most common breeds were: English cocker spaniel (12.4%), poodle (10.3%) and Labrador retriever (9.3%). Mixed breed dogs represented 13.1% of the total. The upper eyelids were most commonly affected (65.2%), males and females were equally represented and there did not appear to be a predilection for either side of the face. Mitotic figures were most common in epitheliomas. The pigmented subtype was the most common form of epithelioma (59.7%). Whereas within the adenomas, the classic subtype (without inflammation or pigmentation) was the most common form (61.7%); and the inflamed subtype was also highly represented (20.0%).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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