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Enregistrement W4391823334 · doi:10.33262/concienciadigital.v7i1.1.2871

Estudio retrospectivo de los grados histopatológicos de las neoplasias mamarias en perras domésticas

2024· article· es· W4391823334 sur OpenAlexaboutno aff
Lucía Vanessa Cabascango Martínez

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2024
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las características epidemiológicas y clínico-patológicas de las neoplasias mamarias en perras domésticas es información valiosa para analizar el comportamiento de la enfermedad y son un recurso potencial para promover avances en las neoplasias mamarias. El objetivo de este trabajo investigativo fue valorar y analizar la clasificación de los grados histopatológicos en las diversas neoplasias mamarias en las perras domésticas e identificar los factores potenciales de riesgo como la edad, raza, nutrición y la falta de esterilización y como estos factores influyen en la aparición de las neoplasias mamarias y el tiempo de sobrevida de los pacientes. Los tumores más frecuentes fueron el Adenoma complejo, el Tumor mixto benigno, el Carcinoma complejo y el Carcinoma tipo mixto. Las razas afectadas con mayor frecuencia fueron el Poodle, Cocker Spaniel, Yorkshire Terrier, Pastor Alemán y sólo el Cocker, el Labrador mostraron mayor riesgo. En general, los datos indican que las neoplasias mamarias afectan sobre todo a hembras enteras, adultas mayores de 8 años de diversas razas; cursa con mortalidad alta y sobrevida corta en pacientes con tumor maligno de gran tamaño; sin embargo, las razas más afectadas no necesariamente son las más predispuestas. Además los factores de la alimentación y no esterilización temprana juegan un papel importante en la presencia de las neoplasias mamarias en perras domésticas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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