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Enregistrement W2982434833

Pemphigus erythematosus and cutaneous epitheliotropic lymphoma in a Labrador Retriever dog.

2019· article· en· W2982434833 sur OpenAlexaboutno aff
Alejandro Suárez‐Bonnet, Beatriz García-González, Gustavo Ramírez, C. Peñafiel-Verdú, José Raduán Jaber

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphomaMedicineParaneoplastic pemphigusPemphigusPathologyMycosis fungoidesDermatologyAntibodyImmunologyAutoantibody
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Paraneoplastic pemphigus is an autoimmune blistering skin disease associated with concurrent neoplasia that is rarely observed in veterinary medicine. CASE DESCRIPTION: This case report presents a ten-year-old female Labrador Retriever dog with generalized seborrhea and alopecic, crusting and ulcerative lesions in the periocular and perioral regions, the lips and the groins. FINDINGS/TREATMENT AND OUTCOME: Hematology analysis showed a marked increase in the number of lymphocytes, while the rest of the values were normal. Skin biopsies were collected and the histological findings were consistent with pemphigus in association with an epitheliotropic lymphoma. Immunohistochemical analysis was performed. There was deposition of immunoglobulin G (IgG) in the basement membrane and in the intercellular space that corresponded with an immunostaining pattern characteristic of pemphigus erythematosus (PE). The lymphoma was positive to CD3 cells and was classified as a T-cell epitheliotropic lymphoma. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first case of PE and cutaneous lymphoma coexisting in a dog, expanding the list of associations between immune-mediated diseases and cancer in dogs, and providing support to the eventual connection between autoimmunity and neoplasia in this species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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