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Enregistrement W4383673587 · doi:10.52973/rcfcv-e33244

Concordance between clinical presentation and histopathological staging canine mammary tumors

2023· article· en· W4383673587 sur OpenAlexaboutno aff
Alicia Decuadro, A. Benech, Silvia Llambí, R. Gagliardi

Notice bibliographique

RevueRevista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHistopathologyConcordanceStage (stratigraphy)Labrador RetrieverPathologyPapillomaInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work it was examined the concordance between clinical staging and histopathological staging of mammary tumors in 32 female dogs. It was observed that the average age of presentation of the pathology was 9 years (ranged from 6 to 12 years). The most affected mammary glands were the caudal abdominal and the inguinal, 20 out of 32 female dogs had multiple tumors (62%), and 38% single tumors. Regarding the breeds, the most frequent ones were mixed breeds, Poodle, Cimarron (native breed of Uruguay) and Labrador Retriever. Of the 32 female dogs with breast tumors studied, 65% had histopathological diagnosis of malignant tumor, while 35% had benign tumors. Clinical staging data showed that 64% of the cases with benign tumors were in stage I (1 to 3 cm) and 36% were in stage II (3 to 5 cm). Among those diagnosed with malignant tumors, 10% were in stage V, 57% in stage III, 9% in stage II, and 24% in stage I. There were no animals in stage IV. The most frequently found malignant tumors were tubular carcinoma and complex carcinoma, followed by solid and tubulopapillary carcinomas. Within the benign tumors, complex adenoma was the most frequent, followed by benign mixed tumor and simple ductal papilloma. The concordance between clinical staging and histopathology was low, as we could observe both benign T2 (3 to 5 cm) and malignant T1 (1 to 3 cm) tumors.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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