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Enregistrement W4220867991 · doi:10.1111/vru.13083

Radiographic characteristics of canine subungual keratoacanthoma

2022· review· en· W4220867991 sur OpenAlexaff
Atsushi Toshima, Caroline V. Fulkerson, Garrett S. Oetelaar, Yumiko Kagawa, Hajime Aoki, Masami Higuchi, Kotomi Sawa, Yozo Kawamura, Kaji Seino, Atsushi Sugiyama, Shogo Otaki, Masahiro Murakami

Notice bibliographique

RevueVeterinary Radiology & Ultrasound · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiographyPhalanxOsteolysisNail (fastener)RadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subungual keratoacanthoma (SKA) is a rare benign nail bed tumor in dogs, and its radiographic characteristics have not been reported based on the authors' review of the literature. The purpose of this multicenter, retrospective, observational, descriptive study was to describe the radiographic features of SKA in dogs. Twelve dogs for a total of 12 digits with histologically confirmed SKA met the inclusion criteria. The radiographs of the manus or pes were reviewed by two veterinary radiologists and one veterinarian. The radiology reports were interpreted based on a consensus. In six dogs, there was lysis of both the middle phalanx (P2) and the distal phalanx (P3), whereas in the other six dogs, there was only lysis of P3. In all dogs with osteolysis of P2, the lysis involved the distal articular surface. Osteolysis of P3 was more severe in the ungual process than in the ungual crest in all dogs. The margins of the lytic regions of P2 and P3 were well defined and smoothly marginated in most dogs. Expansile changes in the P3 crest were observed in 83.3% (10/12 dogs), and the nail of the affected digit was enlarged and deformed in 91.6% (11/12 dogs). In summary, the radiographic features of canine SKA include severe pressure resorption of the P3 ungual process, expansile change of the P3 ungual crest, and nail enlargement and deformation. With these radiographic features, SKA should be considered as a differential diagnosis.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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