Clinicopathologic profiles of canine ocular melanosis: A comparative study between cairn terriers and non‐cairn terriers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify canine breeds at risk for ocular melanosis and to compare the clinical and histologic features between affected Cairn Terriers (CTs) and non-Cairn Terriers (NCTs). DESIGN: Relative risk (RR) analysis and retrospective cohort study of dogs histologically diagnosed with ocular melanosis. PROCEDURES: The COPLOW archive was searched for globe submissions diagnosed with ocular melanosis. Six hundred fifty globes were included, and RR analysis was performed to identify at-risk NCT breeds. A cohort of 360 CT and NCT globes diagnosed from 2013 to 2023 were included in the retrospective cohort study. Clinical data were collected from submission forms, medical records, and follow-up surveys. One hundred fifty-seven submissions underwent masked histologic review. Immunohistochemical staining for CD204 was performed to determine the predominance of melanophages in affected uvea from five NCTs. RESULTS: At-risk NCT breeds included the Boxer, Labrador Retriever, and French Bulldog. Glaucoma was the reported reason for enucleation in 79.4% of submissions. At enucleation, clinical features less prevalent in NCTs than CTs included pigmentary abnormalities in the contralateral eye (33.7% vs. 63.1%, p = .0008) and abnormal episcleral/scleral pigmentation in the enucleated globe (25.4% vs. 53.6%, p = .0008). Histologic involvement of the episclera was also less frequent in NCTs than in CTs (39.7% vs. 76.9%, p = .008). Concurrent melanocytic neoplasms arising in melanosis were more common in NCTs (24.4%) than CTs (3.9%). Melanophages were not predominant in any samples evaluated immunohistochemically. CONCLUSIONS: Several popular NCT breeds carry risk for ocular melanosis, and some clinicopathologic disease features may differ from those described in CTs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».