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Enregistrement W4322500457 · doi:10.3390/ani13050862

Neuropathology of Central and Peripheral Nervous System Lymphoma in Dogs and Cats: A Study of 92 Cases and Review of the Literature

2023· article· en· W4322500457 sur OpenAlexaboutno aff
Niccolò Fonti, Francesca Parisi, Çağla Aytaş, S. Degl’Innocenti, Carlo Cantile

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità di Pisa
Mots-clésCATSForebrainLymphomaNeuropathologyPathologyPathologicalCentral nervous systemMeningesMedicineHistopathologyPrimary central nervous system lymphomaInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature about nervous system lymphoma (NSL) in dogs and cats is fragmentary, based on a few case series and case reports with heterogeneous results. The aim of our study was to retrospectively analyze 45 cases of canine and 47 cases of feline NSL and compare our results with previously reported data, also providing an extensive literature review. Breed, age, gender, clinical signs, type, and neurolocalization were recorded for each case. The pathological patterns and phenotype were assessed by histopathology and immunohistochemistry. The occurrence of central and peripheral NSL was similar between the two species in both primary and secondary types. NSL occurred with a slightly higher prevalence in Labrador Retrievers, and spinal cord lymphoma (SCL) was associated with young age in cats. The most frequent locations were the forebrain in dogs and the thoracolumbar segment in cats. Primary central nervous system lymphoma (CNSL) in cats most frequently involved the forebrain meninges, particularly as a B-cell phenotype. Peripheral NSL mostly affected the sciatic nerve in dogs and had no preferred location in cats. Nine different pathological patterns were identified, with extradural as the most prevalent SCL pattern in both species. Finally, lymphomatosis cerebri was described for the first time in a dog.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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