Tongue nodules in canine leishmaniosis: a case report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canine leishmaniosis (CanL) caused by Leishmania infantum is an endemic zoonosis in southern European countries. Infected dogs can present rare or atypical forms of the disease and diagnosis can be challenging. The present report describes a case of tongue nodules in a 3-year-old neutered female Labrador Retriever dog with leishmaniosis. Findings: A fine needle aspiration of the lingual nodules revealed amastigote forms of Leishmania inside macrophages. Differential diagnosis ruled out neoplasia, calcinosis circumscripta, solar glossitis, vasculitis, amyloidosis, eosinophilic granulomas, chemical and electrical burns, uremic glossitis and autoimmune diseases. Combined therapy with antimoniate meglumine and allopurinol for 30 days resulted in the normalization of hematological and biochemical parameters. Two months after diagnosis and the beginning of treatment, a mild inflammatory infiltrate was observed by histopathology, but an anti-Leishmania immunofluorescence antibody test (IFAT) was negative as well as a PCR on both tongue lesions and a bone marrow aspirate. Seven months after diagnosis, the dog’s general condition appeared good, there were no tongue lesions and a new IFAT was negative. Fifteen months after diagnosis this clinically favourable outcome continued. Conclusions: The dog could have suffered a relapsing episode of CanL, but a new systemic or local infection cannot be excluded. Regular clinical re-evaluation should be maintained, as a future relapse can potentially occur. In conclusion, CanL should be considered in the differential diagnosis of nodular glossitis in dogs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».