Clinical, laboratory and ultrasonographic findings differentiating low-grade intestinal T-cell lymphoma from lymphoplasmacytic enteritis in cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-grade intestinal T-cell lymphoma (LGITL) is the most common intestinal neoplasm in cats. Differentiating LGITL from lymphoplasmacytic enteritis (LPE) is challenging because clinical signs, laboratory results, diagnostic imaging findings, histology, immunohistochemistry, and clonality features may overlap. OBJECTIVES: To evaluate possible discriminatory clinical, laboratory and ultrasonographic features to differentiate LGITL from LPE. ANIMALS: Twenty-two cats diagnosed with LGITL and 22 cats with LPE based upon histology, immunohistochemistry, and lymphoid clonality. METHODS: Prospective, cohort study. Cats presented with clinical signs consistent with LGITL or LPE were enrolled prospectively. All data contributing to the diagnostic evaluation was recorded. RESULTS: A 3-variable model (P < .001) consisting of male sex (P = .01), duration of clinical signs (P = .01), and polyphagia (P = .03) and a 2-variable model (P < .001) including a rounded jejunal lymph node (P < .001) and ultrasonographic abdominal effusion (P = .04) were both helpful to differentiate LGITL from LPE. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Most clinical signs and laboratory results are similar between cats diagnosed with LGITL and LPE. However, male sex, a longer duration of clinical signs and polyphagia might help clinicians distinguish LGITL from LPE. On ultrasonography, a rounded jejunal lymph node, and the presence of (albeit small volume) abdominal effusion tended to be more prevalent in cats with LGITL. However, a definitive diagnosis requires comprehensive histopathologic and phenotypic assessment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».