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Enregistrement W3000346500

A retrospective study on frequency of canine tumors at the Veterinary Teaching Hospital in Rabat (Morocco)

2020· article· en· W3000346500 sur OpenAlexaboutno aff
S. Noury, H. Bouayad, Noursaid Tligui, Rahma Azrib

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedMedicineVeterinary medicineRetrospective cohort studyInternal medicineAnimal scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work is a contribution to the study of tumors in dogs at the Veterinary Teaching Hospital of the Hassan II Agronomic and Veterinary Medicine Institute in Rabat, Morocco. The study aimed to present a summary of the relative frequency of tumors in dogs, their preferred localization and the influence of age, sex and breed. During the study period from 2004 to 2017, a total of 3099 records were consulted, among them 166 cases of tumors in dogs were diagnosed in both sexes, male and female, whose ages were between 3 months to 15 years. Tumors in dogs have a frequency of approximately 5.4% over the entire canine disease diagnosed at the Veterinary Teaching Hospital. The average age group of onset of these tumors are middle-aged dogs of 7-12 years (65.7%). The German shepherd (30.7%), Poodle (22.9%), Labrador (10.2%), Rottweiler (5.4%) and Pekinese (3.6%) would be more prone to tumors. The most common tumors originated from the mammary gland (46.4%) and the skin and subcutis (25.9%). To our knowledge, there was no study like this one considering canine tumors in Morocco. Therefore, this study provides an important preliminary step to characterize and understand the occurrence of canine tumors in Rabat region. Keywords: Tumor, dog, frequency, sex, age, breed, Morocco

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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