Retrospective study of canine gastrointestinal tumors in Tokyo, Japan, 2012–2024
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal (GI) tumors are common neoplastic diseases in dogs. However, epidemiological data on canine GI tumors in Japan are limited. The present study aimed to investigate the prevalence of GI tumors in Japan and assess the association of canine breed, age, sex, and anatomical location with the development of common tumor types. A total of 1,310 canine GI tumors that were histopathologically examined between 2012 and 2024 were retrospectively analyzed. The statistical methods included a contingency table analysis, multivariable logistic regression analyses, and Mann-Whitney U tests. The most frequent GI tumor was lymphoma (58.9%), followed by adenocarcinoma (16.2%) and adenoma (15.0%). Statistical examination revealed that Shiba dogs were predisposed to T-cell lymphoma, Miniature Dachshunds to colorectal B-cell lymphoma and colorectal adenoma, Jack Russell Terriers to adenoma, acinar adenocarcinoma, papillary adenocarcinoma and tubulopapillary carcinoma, French Bulldogs to gastric signet-ring cell carcinoma and plasmacytoma, and Shih Tzus to tubulopapillary adenocarcinoma. These breed predispositions to specific tumors may be unique to the Japanese canine population. To the best of our knowledge, this is the first large-scale epidemiological investigation of canine GI tumors in Japan. The epidemiological information from the present study will serve as a useful reference for clinical veterinarians to establish the differential diagnoses of canine GI 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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».