Comparative epidemiological analysis of tumors of the digestive system in dogs and cats
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gastrointestinal (GI) disorders are a leading reason for veterinary care. Methods: This study analyzed digestive tract tumors in dogs and cats in Portugal using data from the Vet-OncoNet database, focusing on frequency, risk factors, and geographic distribution. Results and discussion: A total of 1,213 cases were included: 617 dogs (50.9%) and 596 cats (49.1%), with a higher proportion of males (54.9%) than females (45.1%). The most affected organs overall were the small intestine (26.5%) and liver/intrahepatic bile ducts (16.7%). In dogs, tumors were mainly located in the liver and bile ducts (25.8%), rectum (19.0%), small intestine (13.8%), and stomach (8.9%). In cats, the small intestine was the primary site (39.6%), followed by liver/bile ducts (7.4%), stomach (7.3%), and colon (3.5%). Lymphoma was the most common tumor type in both species (42.2%), followed by adenocarcinoma (19.0%). Among dogs, mixed breeds, Labrador Retrievers, German Shepherds, and French Bulldogs were most affected. In cats, Common European, mixed-breed, and Norwegian Forest cats predominated. The incidence rate (IR) of digestive tumors was 3.5 times higher in cats than dogs. Male cats had a 1.5 times higher IR than females. Cats also had 16 times higher risk for GI lymphoma and twice the risk for adenocarcinoma compared to dogs. Certain dog breeds, including West Highland White Terrier, Siberian Husky, and Golden Retriever, showed higher tumor incidence. Spatial analysis revealed concentration in urbanized areas, particularly around Porto and Lisbon. Conclusion: These findings highlight notable species-specific differences in digestive tract tumors, suggesting distinct genetic predispositions and possible environmental influences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».