Salient features of sticker tumour in dogs and its diagnosis by cytopathology and histopathology technique
Notice bibliographique
Résumé
Six dogs of various ages, breeds and sex showed tumourous growth confined to extragenital regions. The study was aimed at diagnosing tumourous growth using routine technique clinically and pathologically. Cytological techniques and later the results were compared with routine histopathology. Two male Labrador dogs, 1 female Spitz and 3 male non-descript dogs with tumour masses over and around the genital organ were used. Tumour impression sample and excised tumour were used as material for the study. Fine needle aspiration cytopathology (FNAC) with various cytological stains and routine histopathology with haematoxylin and eosin staining were performed. Grossly, the tumour masses appeared as single or multiple irregular, cauliflower like and had a tendency to bleed and in almost all cases colour was pink to red. Cytologically, the tumour yielded a homogenous, sheet-like high cellular mass. Cytoplasm with punctate vacuoles, anisokaryosis with anisonucleoliosis and coarse to reticulate nuclear chromatin were prominent features. Histopathology showed sheets of round cells with nuclear and cytoplasmic variations. The study concluded that cytopathology could be used as a quick, rapid, field diagnostic technique in combination with histopathology for the diagnosis of TVTs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».