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Enregistrement W4401634504 · doi:10.60015/v10i2a9

Surgical correction of third eyelid gland prolapsed (Cherry eye) in dog - First case report in Bangladesh

2022· article· en· W4401634504 sur OpenAlexaboutno aff
Bhajan Chandra Das, Ummay khaer Fatema Chy, Debashis Sarker, Thomby Paul, Avi Das

Notice bibliographique

RevueMarket demand of conventional and non-conventional fish species and price comparison between BFDC landing center and two popular fish markets the Baharchora and Borobazar in Cox’s Bazar Bangladesh · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyelidMedicineSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nictitans Gland Prolapse (NGP), also known as third eyelid gland prolapse or Cherry eye disease, is a serious and common surgical affection of eyes of dogs. Although numerous surgical procedures have been documented, more studies are required to find out the most efficient method. The objective of the present case study is to investigate the outcome of surgical correction of Cherry eye in a dog. In the study a castrated male Labrador Retriever dog of 2.5 years old, weighing 26 kg was presented to the Shahedul Alam Quadary Teaching Veterinary Hospital, Chattogram Veterinary and Animal Sciences University, Chattogram. The patient came with a history of swollen mass at medial canthus of the right eye since 3 months. Clinical examination revealed swollen mass, congested blood vessels, frequent blinking of eyelid and epiphora in right eye. According to the clinical history and examination, the present case was diagnosed as third eyelid gland prolapse (Cherry eye) and was decided for surgical correction by Morgan’s Pocket technique. Surgery was performed by xylazine and ketamine anaesthesia. After the successful surgery and proper postoperative care for 2 weeks, the patient was fully recovered. No reoccurrence or complication was noticed upto 6 months of post operation. The authors suggest that the Morgan’s Pocket technique can be applied for the Cherry eye correction in 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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