A RETROSPECTIVE STUDY OF NEOPLASIA IN NONDOMESTIC FELIDS IN HUMAN CARE, WITH A COMPARATIVE LITERATURE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective study of neoplasia in nondomestic felids in human care presents the cases diagnosed at Northwest ZooPath (NWZP), Monroe, Washington, from 1998 to 2017 in conjunction with a scoping literature review. The 554 neoplasms identified in 20 species in the NWZP archive were combined with the 984 neoplasms identified in those same species in the published literature. Some of the cases identified in the literature were from the NWZP archive. Based on this review, mammary adenocarcinoma (183/1,483, 12.3%), lymphoma (89/1,483, 6.0%), squamous cell carcinoma (85/1,483, 5.7%), pheochromocytoma (57/1,483, 3.8%), and thyroid adenoma (57/1,483, 3.8%) are the most frequently reported neoplasms in nondomestic felids in human care. Apparent species predilections for neoplasia include mammary adenocarcinoma in tigers, jaguars, lions, and jungle cats; lymphoma in lions and tigers; squamous cell carcinoma in snow leopards; pheochromocytoma in clouded leopards; ovarian adenocarcinoma in jaguars; cholangiocarcinoma in lions and tigers; multiple myeloma in tigers; bronchoalveolar adenocarcinoma in cougars and lions; hemangiosarcoma, hepatocellular carcinoma, and gastrointestinal adenocarcinoma in lions; mesothelioma in clouded leopards, lions, and tigers; myelolipoma and cutaneous mast cell tumor in cheetahs; soft tissue sarcomas in tigers; and transitional cell carcinoma of the urinary bladder in fishing cats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».