Prevalence and pathomorphological features of canine mast cell tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Canine mast cell tumors are among the most common cutaneous neoplasms in dogs, with variable clinical behavior ranging from benign to highly aggressive forms. This study investigated the prevalence and pathomorphological features of mast cell tumors in 42 dogs diagnosed over a seven-month period. Tumor occurrence, clinical presentation, tumor location, cytological characteristics, and histopathological grading were analyzed. The age of occurrence of mast cell tumors ranged from 2 to 14 years, with the highest incidence in age group of 8 to 10 years and lowest incidence in age group of 12 to 14 years, with a mean age of 7.81 years, with a male predominance. Non-descript breeds were the most commonly affected, followed by Labrador and Golden Retrievers. The trunk was the most frequent tumor site. Cytological evaluation revealed characteristic round-to-oval mast cells with metachromatic granules and varying degrees of pleomorphism and anisokaryosis. Infiltration by eosinophils and neutrophils was frequently observed. Histopathological evaluation provided further characterization and grading of the tumors, using two widely accepted systems: Patnaik three-tier classification and the Kiupel two-tier system. Histopathology using Patnaik grading identified Grade II tumors as the most prevalent, while Kiupel grading showed an equal distribution of low-and high-grade tumors. These findings provide essential baseline data for improved diagnostic and therapeutic strategies in canine Mast cell 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.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle