Notice bibliographique
Résumé
Dear Editor,I would like to compliment Dr. Austin, et al., for their article titled Laparoscopic Ovariohysterectomy in Nine Dogs (J Am Anim Hosp Assoc2003;39:391–396), in which they describe a new, minimally invasive technique for the sterilization of female dogs.Dr. Austin and her colleagues state that ovariohysterectomy is a necessity for many of our domestic animals, aiding in population control, disease prophylaxis, therapeutics, and behavior modification. In my opinion, this statement is incorrect. These objectives can be accomplished by performing a simple ovariectomy, rather than the more invasive, full ovariohysterectomy. There is no indication to perform an ovariohysterectomy in healthy, nongravid bitches.12 Since many of the complications seen with ovariohysterectomies can be attributed to the cervical stump and the transection of the broad ligament,34 many now advocate ovariectomy as the procedure of choice for the sterilization of female dogs.Since the authors’ goal is to explore minimally invasive techniques for the sterilization of female dogs, I would like to hear their arguments supporting the use of a full ovariohysterectomy on healthy, nongravid animals instead of the less-invasive ovariectomy procedure. In my opinion, minimally invasive surgery should start with limiting the surgical trauma to the least amount necessary.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,017 |
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 ».