Canine Digital Tumors: A Veterinary Cooperative Oncology Group Retrospective Study of 64 Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We compared clinical characteristics and outcomes for dogs with various digital tumors. Medical records and histology specimens of affected dogs from 9 veterinary institutions were reviewed. Risk factors examined included age, weight, sex, tumor site (hindlimb or forelimb), local tumor (T) stage, metastases, tumor type, and treatment modality. The Kaplan-Meier product limit method was used to determine the effect of postulated risk factors on local disease-free interval (LDFI), metastasis-free interval (MFI), and survival time (ST). Outcomes were thought to differ significantly between groups when P± .003. Sixty-four dogs were included. Squamous cell carcinoma (SCC) accounted for 33 (51.6%) of the tumors. Three dogs presented with or developed multiple digital SCC. Other diagnoses included malignant melanoma (MM) (n = 10; 15.6%), osteosarcoma (OSA) (n = 4; 6.3%), hemangiopericytoma (n = 3; 4.7%), benign soft tissue tumors (n = 5; 7.8%), and malignant soft tissue tumors (n = 9; 14%). Fourteen dogs with malignancies had black hair coats, including 5 of the 10 dogs with MM. Surgery was the most common treatment and, regardless of the procedure, had a positive impact on survival. None of the patient variables assessed, including age, sex, tumor type, site, and stage, had a significant impact on ST. Both LDFI and MFI were negatively affected by higher T stage, but not by type of malignancy. Although metastasis at diagnosis correlated with a shorter LDFI, it did not have a significant impact on ST On the basis of these findings, early surgical intervention is advised for the treatment of dogs with digital tumors, regardless of tumor type or the presence of metastatic disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».