MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7000296535

Estudio retrospectivo de linfomas caninos diagnosticados por citología en el Servicio de Anatomía Patológica del Laboratorio de Patología Especial : Facultad de Cs. Veterinarias de UNLP

2017· dissertation· es· W7000296535 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEl Servicio de Difusión de la Creación Intelectual (National University of La Plata) · 2017
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphomaContext (archaeology)Benign neoplasms
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El linfoma canino es una neoplasia hematopoyética de gran interés, debido al aumento de la casuística en los últimos años. El objetivo del presente trabajo fue evaluar la casuística de los linfomas caninos, a partir de material de archivo de estudios citológicos del Laboratorio de Patología Especial Veterinaria de la FCV UNLP, durante el período 2012 - 2016. Para tal fin, se realizó una búsqueda y actualización bibliográfica; se describieron las características de los preparados citológicos con diagnóstico de linfoma; se analizaron los resultados y se elaboró un algoritmo de diagnóstico de linfoma canino para la clínica. Los resultados mostraron: 1. 68,08 % de los casos analizados fueron diagnosticados como linfoma. 2. El % de linfoma de células grandes fue de 93 % vs. 7 % el de células pequeñas. 3. En los casos de linfoma de células grandes se observó un alto índice de mitosis: 51,4 %. 4. Se observó predisposición en la presentación de linfoma para las variables edad (mayor frecuencia a los 12 años: 14,60 %) y raza (Mestizo 20,23 %, Boxer 13,09 %, Labrador 11,90 %). 5. El estudio citológico evidenció: linfoblastos con marcados criterios de malignidad. 6. El estudio de los casos seleccionados valida la importancia del citodiagnóstico como herramienta eficiente para el diagnóstico de linfoma.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,324 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEl Servicio de Difusión de la Creación Intelectual (National University of La Plata)Même sujetVeterinary Oncology ResearchTravaux en français237 207