MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006206456

Diagnosis and management of pemphigus foliaceus in a dog

2018· article· en· W3006206456 sur OpenAlexaboutno aff
M J Ashwini, P.V. Tresamol, Usha Narayana Pillai

Notice bibliographique

RevueINTAS POLIVET · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinnaPemphigus foliaceusDermatologyMedicineLeukocytosisKetoconazoleSkin biopsyIvermectinParonychiaEyelashPathologyAnatomyBiologyBiopsySurgeryVeterinary medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Labrador dog was presented with complaint of repeated skin problem with hair fall and bleeding from ear pinna, face, leg and tail along with pain while walking. On clinical examination, the animal had high temperature of 104.20 F along with bilateral symmetrical alopecia, erosive erythematous lesions on limbs, foot pad, tail and facial region. Pustules were seen on ventral abdomen and inner aspect of thighs. Haemogram revealed leukocytosis, lymphopenia and granulocytosis with mild anaemia. Skin scraping was positive for Demodex spp. of mite and impression smear was positive for budding yeast cells of Malassezia and neutrophils. Biopsy of the skin revealed exfoliative lesion with superficial acantholysis of epidermis along with acantholytic process in the external root sheath of hair follicle and collection of neutrophils suggestive of Pemphigus foliaceus. The animal was successfully treated with Prednisolone, Cephalexin, Amitraz, Ivermectin and Ketoconazole. The animal made an uneventful recovery.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,304 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueINTAS POLIVETMême sujetAutoimmune Bullous Skin DiseasesTravaux en français237 207