Case report: pyometra in Golden Retriever dog.
Notice bibliographique
Résumé
Pyometra adalah akumulasi nanah dalam lumen uterus anjing betina yang umumnya menyerang anjing betina dewasa. Seekor anjing Golden Retriever berjenis kelamin betina bernama Elis, umur 8 tahun dengan bobot badan 35,4 kg, beralamat di Jalan Ahmad Yani Gang Bina Marga 90Y, Denpasar dengan keluhan mengeluarkan leleran kental berwarna kemerahan dari alat kelamin selama seminggu. Pemilik melaporkan anjing sudah pernah dikawinkan dua bulan yang lalu namun tidak terjadi kebuntingan. Secara fisik anjing terlihat lesu dengan napsu makan menurun dan minum masih baik, urinasi normal. Berdasarkan hasil pemeriksaan klinis dan darah lengkap yang dilakukan di Rumah Sakit Hewan Universitas Udayana, anjing didiagnosa menderita pyometra. Anjing ditangani dengan melakukan pembedahan untuk mengangkat ovarium dan uterus (ovaryohysterectomy) dan dilanjutkan pemberian antibiotika dan analgesik. Pada hari ke-14 pasca operasi luka bekas insisi sudah mengering, kulit menyatu dengan baik, dan sudah tidak lagi mengeluarkan leleran dari alat kelamin.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».