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Enregistrement W2810710954 · doi:10.1111/rda.13231

Canine cryptorchidism: An update

2018· review· en· W2810710954 sur OpenAlexaff
F.A. Khan, Cathy Gartley, Afroza Khanam

Notice bibliographique

RevueReproduction in Domestic Animals · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAndrologyGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review article is aimed at providing an update on canine cryptorchidism based on the research studies published in this area over the last 26 years. Although a majority of these research studies were directed at investigating the genetic and molecular basis of cryptorchidism, the mechanisms underlying this problem in dogs are still not clear. Future studies using advanced genomic and molecular approaches and including a larger number of dogs of multiple breeds are required to further our understanding of canine cryptorchidism. Diagnosis and treatment of cryptorchidism in dogs have not received much attention. Research advancements include investigation of ultrasonography and anti-Müllerian hormone assay as potential diagnostic methods. Advancements in treatment include the use of laparoscopic-assisted cryptorchidectomy. Based on the available literature, this method appears to be the best for removal of abdominal cryptorchid testes from dogs. However, future studies that compare laparoscopic-assisted cryptorchidectomy with the traditional approaches are required for a more conclusive determination of the best method for cryptorchidectomy in dogs.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,347 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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