MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322604237 · doi:10.51891/rease.v9i2.8473

LINFOMA MULTICÊNTRICO EM CÃO: RELATO DE CASO

2023· article· pt· W4322604237 sur OpenAlexaboutno aff
Marcos Vinicios Chaves da Silva, Sabrina da Silva Botelho, Acsa Otto Luxinger

Notice bibliographique

RevueRevista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação · 2023
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O linfoma é uma neoplasia caracterizada pela proliferação de células linfoides malignas, esta neoplasia acomete principalmente tecidos linfoides como baço e medula óssea, mas pode se desenvolver em qualquer órgão como, por exemplo, fígado. Sua causa não é bem elucidada, porém, se acreditam na etiologia multifatorial, fatores genéticos, deficiência imunológica e carcinógenos químicos. A Classificação é feita com base na sua localização anatômica, histológica e características imunofenotipicas, existem quatro classificações anatômicas para o linfoma: multicêntrico, alimentar ou digestiva, mediastínico e extranodal, sendo que 80% dos casos em cães são classificados como linfomas multicêntricos. Os sinais clínicos dessa doença variam de sua localização e extensão do tumor. O diagnóstico se inicia a partir de exame físico e exames complementares como, hemograma, perfil bioquímico, e exames de imagem como ultrassonografia abdominal, mas para obtenção do diagnóstico definitivo é necessário analise citológica, histopatológico e imuno-histoquímico, que iram auxiliar no estabelecimento do prognóstico do animal. O tratamento é definido a partir do tipo histológico, estádio clínico, extensão e gravidade do caso e o prognóstico também é particular de cada caso. A paciente relatada da raça labrador, 11 anos, foi diagnosticada com linfoma esplênico e submetida a esplenectomia como tratamento terapêutico.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,011

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,311 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e EducaçãoMême sujetVeterinary Oncology ResearchTravaux en français237 207