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Enregistrement W3108264728 · doi:10.24070/bjvp.1983-0246.v13i3p581-584

Epidemiology of Canine Mast Cell Tumors in Uruguay

2020· article· en· W3108264728 sur OpenAlexaboutno aff
Alex Denis, Kanji Yamasaki, Juan Carlos Cruz, José Manuel Verdes

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Veterinary Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de la República UruguayJapan International Cooperation AgencyAgencia Nacional de Investigación e Innovación
Mots-clésEpidemiologyBreedPathologicalMedicineGrading (engineering)MalignancyIncidence (geometry)HistopathologyScrotumVeterinary medicineTrunkPathologyBiologySurgeryAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined in the present study main epidemiological features of canine mast cell tumors in Uruguay, principal breeds of occurrence, age, gender, anatomical distributions, and associated differences of pathological grading. During a three-year period, eighty four out of 405 skin specimens of dogs mainly received at the Veterinary Faculty of Montevideo from private clinics were mast cell tumors. Mix-breed dogs were mostly affected, followed by Labrador Retrievers, Boxers, Pit bulls and Golden Retrievers. Age of patients ranged from 3 to 15 years (median 7.9), and the incidence in females was slightly higher than in males. Tumors were more frequent in the trunk, followed by extremities, scrotum and neck. The majority of specimens were of high malignancy.

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)0,002
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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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