Correlation of Clinicopathological and Ultrasonographic Findings for Diagnosis and Prognosis of Liver Affections in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
The present study was undertaken on 83 dogs suffering from abdominal affections out of which 22 dogs having lesions in liver were included. Detailed history and signalment of each dog were recorded. Blood was collected from each dog for haematobiochemical analysis and ultrasonography of each dog was performed and ultrasound was done to detect lesions in liver. Ultrasonography guided FNAB and core biopsy samples were collected. Maximum incidence was recorded in Labrador retriever, male dogs and median age was recorded as 6 years in cases of liver affections. The lesions were classified as neoplastic and non-neoplastic lesions on the basis of cytology and histopathological findings. Neoplastic lesions were more common which included nine cases of hepatocellular carcinoma, four cases of cholangiocellular carcinoma, one case each of metastatic sarcoma and cystadenoma, whereas, non-neoplastic lesions included four cases of fatty change and two cases of hepatitis. Correlation between haematobiochemical alterations, cytological, histopathological and ultrasonographic findings was carried out for diagnosis and prognosis of liver affections. High correlation (95.21%), specificity (85.71%) and positive predictive value (93.8%) were observed between ultrasonographic and cytological and/ or histopathological diagnosis, whereas moderate correlation (42.86%), specificity (60%) and predictive value (60%) were observed between cytological and histopathological diagnosis of liver affections. In addition, median survival with and without censoring was recorded as 39.00 days and 109.00 days, respectively. Ultrasound guided core biopsy was found to be more effective in diagnosing liver affections as compared to ultrasound guided FNAB. From the study it was concluded that although ultrasonography can detect the lesions in liver, but for confirmation of diagnosis we need ultrasound FNAB and core biopsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».