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Enregistrement W3005689065 · doi:10.1111/vco.12574

Refining the “double two‐thirds” rule: Genotype‐based breed grouping and clinical presentation help predict the diagnosis of canine splenic mass lesions in 288 dogs

2020· article· en· W3005689065 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueVeterinary and Comparative Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedMedicineMalignancyLabrador RetrieverGenotypeInternal medicineLogistic regressionVeterinary medicinePathologyGastroenterologyBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prediction of the likely histopathological diagnosis of canine splenic masses can guide appropriate decision-making. This study explores the predictive effect of breed and clinical presentation on the diagnosis of a canine splenic mass. Records from the Royal Veterinary College, United Kingdom (2007-2017) were reviewed. Dogs with a histopathologic or cytologic diagnosis from a splenic mass, or imaging findings consistent with disseminated metastatic disease, were included. Signalment, physical examination, haematology results, imaging findings and pathology reports were recorded. Breeds were grouped according to several permutations of their phenotype and then by clustering of breeds based on single nucleotide polymorphism analysis. Binary logistic regression was performed to identify predictors of malignancy and haemangiosarcoma. Two hundred and eighty-eight dogs were identified: 27% female and 63% male, 21% entire and 79% neutered; German Shepherd was the most common breed (11%). Median age was 10 years and median bodyweight 25 kg. Thirty-eight percent of dogs presented with haemoabdomen; a splenic mass was found incidentally in 28%. Sixty percent had a malignant tumour of which haemangiosarcoma comprised 66%. On multivariable analysis, genotype-based breed group (P = .004), haemoabdomen (P < .001) and neutrophil count (P = .025) predicted malignancy, and genotype-based breed group (P < .001) and haemoabdomen (P < .001) predicted haemangiosarcoma. Genotype-based breed group and occurrence of haemoabdomen may have predictive value to diagnose malignant splenic masses and more specifically haemangiosarcoma. The effect of genotype-based breed grouping was a superior predictor of the diagnosis of a canine splenic mass lesion compared with all phenotype-based groupings tested.

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.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,133 · 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