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Enregistrement W4210427491 · doi:10.24099/vet.arhiv.0974

Colonic diverticulum in a dog - a case report

2021· article· en· W4210427491 sur OpenAlexaboutno aff
Marija Lipar, Sonja Vukelić, Andrija Musulin, Branimir Škrlin, Andrea Martinović, Matko Buljan, Dražen Vnuk

Notice bibliographique

RevueVeterinarski arhiv · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiverticulum (mollusc)Exploratory laparotomyPyometraAbdominal ultrasonographyLabrador RetrieverSurgeryCystographySegmental resectionRadiographyRadiologyUltrasonographyUrinary systemAnatomyResectionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the current case report are to describe and report the diagnostics and surgical treatment of colonic diverticulum in a dog. A 13-year-old intact male Labrador retriever, suffering from the inability to defecate for 10 days, was diagnosed with a mass between the colon and the urinary bladder, filled with faeces. The diagnosis of a colonic diverticulum was obtained using plain abdominal radiography, ultrasonography, cystography and irigography. Native and contrast abdominal radiography and ultrasonography detected an abdominal mass with a diameter of 9 cm, filled with faeces, connected to the descending colon, and an enlarged prostatic gland. The dog was treated surgically with orchiectomy, exploratory celiotomy, partial resection of the colonic diverticulum wall, followed by reconstruction of the colon using the wall of the colonic diverticulum as a flap. The dog defecated 24 hours after surgery. On the 5th postoperative day, a wound infection was observed (redness, serous discharge from the ventral midline wound). The functional outcome was satisfactory. To the best of our knowledge, such a case report has not been reported before.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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