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Enregistrement W4382992056 · doi:10.59565/dadu1125

Traditional Chinese Veterinary Medicine Approach to Canine Splenic Hemangiosarcoma

2023· article· en· W4382992056 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Traditional Chinese Veterinary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSplenectomyHemangiosarcomaChemotherapySpleenSurgeryGastroenterologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemangiosarcoma (HSA) is a highly malignant tumor of endothelial cells that comprises approximately 50% of all splenic neoplasms in dogs. It commonly afflicts older, large breed dogs, particularly Golden retrievers, Labrador retrievers and German shepherds. Affected dogs often present for evaluation of acute collapse due to tumor rupture and abdominal hemorrhage. Standard treatment of canine splenic HSA includes splenectomy and subsequent chemotherapy. There are several reported chemotherapy protocols, most of which involve the use of intravenous doxorubicin. Survival rates for dogs with splenic HSA are generally poor. Treatment with surgery (splenectomy) only provides a mean survival of 1-3 months with affected dogs generally succumbing to recurrent and/or metastatic disease. Surgery and chemotherapy improve survival times slightly to a median survival time of 4-6 months. Experiential experience by the authors have noted a better clinical outcome can be achieved using traditional Chinese veterinary medicine (TCVM) treatment. Dogs treated with splenectomy and TCVM have survival times of 3-4 years with a good quality of life. The TCVM treatment survival time for the HSA dogs without splenectomy averages 11-13 months. The primary TCVM Patterns of splenic HSA are Qi Deficiency, Blood Deficiency, and Blood Stasis. This paper will review TCVM Pattern diagnosis and treatment of HSA in dogs along with a case series of 4 dogs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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