MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392914263 · doi:10.1590/1678-5150-pvb-7318

Histopathological characterization and analysis of cell proliferation in 162 cases of canine subcutaneous mast cell tumors in Brazil

2024· article· en· W4392914263 sur OpenAlexaboutno aff
Paulo César Jark, F. S. Barros, T. L. APEL, Eduardo G. Paula, Pedro Luiz Porfírio Xavier, Taismara Kustro Garnica, A Ferrero, Heidge Fukumasu, Felipe Augusto Ruiz Sueiro

Notice bibliographique

RevuePesquisa Veterinária Brasileira · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverSubcutaneous tissueMast cellMedicinePathologyBreedMitotic indexSubcutaneous injectionIncidence (geometry)BiologyInternal medicineMitosisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: There are limited publications about canine subcutaneous mast cell tumors (MCT). International studies have shown that subcutaneous MCT has longer survival times than cutaneous MCT, with lower recurrence and metastasis rates. In addition, subcutaneous MCT has a specific histopathological classification (circumscribed, combined, or infiltrative pattern). Our study evaluated 162 cases of subcutaneous MCT diagnosed from 2014 to 2017 in Brazil. The mean age of the animals was 8.6 years, with a predominance of females and higher incidence in dogs with mixed breed (n=40), followed by Boxer (n=20), Labrador Retriever (n=14), Golden Retriever (n=11) and Pug (n=10). Regarding histopathological characterization, the most common infiltrative pattern represented 54.3% of cases, followed by circumscribed (34.8%) and combined (11%) patterns. The mean mitotic index (MI) was 1.04, with 93.9% of cases presenting MI≤4 and 53.1% MI=0. The data found in this Brazilian study regarding subcutaneous MCT does not differ from those described in American studies, suggesting similar genetic and epidemiological factors. The evaluated proliferation indices suggest that subcutaneous MCT presents slow progression and should be evaluated as a distinct form of cutaneous MCT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePesquisa Veterinária BrasileiraMême sujetVeterinary Oncology ResearchTravaux en français237 207