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Enregistrement W7103283679

Kliniğimize getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan tümör olguları ve sağaltım olanakları

2017· dissertation· tr· W7103283679 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeArsiv - Adu (Adnan Menderes University) · 2017
Typedissertation
Languetr
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasal cellHistopathologyLabrador RetrieverHastaBeagle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu çalışmada, Adnan Menderes Üniversitesi Veteriner Fakültesi Hayvan Hastanesine getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan tümör olguları ve sağaltım olanakları konu edilmiştir.
\n01.11.2016 – 01.11.2017 tarihleri arasında muayene amacı ile başvuran 3731 hasta içerisinde 42 köpek, 5 kedide toplam 47 tümör olgusu ile karşılaşılmıştır. Köpeklerin 22’si erkek, 20’si dişi; kedilerin 2’si erkek 3’ü dişi olarak kaydedilmiştir. Köpeklerin ırkları Golden Retriever (7), Rottweiler (4), Terrier (4), German Shepherd (2), Doberman (2), Boxer (2), Setter (1), Husky (1), Pitbull (1), Kangal (1), Beagle (1), Dogo Argentino (1), Samoyed (1) ve Melez (14) olarak dağılım göstermiştir. Kedilerin ırk dağılımı ise Tekir (2) ve Melez (3) şeklinde olmuştur. Köpeklerin yaş dağılımı 0-5 yaş 8, 5-10 yaş 19, 10-15 yaş 11 köpek; kediler 0-5 yaş 1, 5-10 yaş 2 ve 10-15 yaş 2 kedi olarak saptanmıştır. 
\nKöpeklerde saptanan 42 tümör olgusu 4 osteosarkom, 3 mast hücre tümörü, 2 yuvarlak hücreli tümör, 3 hepatoid gland carcinoma, 3 fibrosarkom, 1 leiomyosarkom, 2 squamous cell carcinoma, 4 hemanjiosarkom, 6 meme tümörü, 1 synovial sarkom, 1 chondrosarcoma, 1 fibropapillom, 1 malign perifer sinir kılıfı tümörü, 1 kistik papillar adenokarsinom, 1 ovarium papiller adenom, 1 leiomyom, 1 malign melenom, 1 malign mix tümör, 2 malign yuvarlak hücreli tümör, 1 fibroleiomyosarkom, 1 malign mezenkimal tümör ve 1 malign büyük hücre tümörü; kedilerde saptanan 5 olgu 2 malign mezenkimal tümör, 1 osteosarkom, 1 squamous cell carcinoma ve 1 leiomyosarkom şeklinde dağılım göstermiştir. 
\nOlguların sağaltımında 35’ine (%74.4) operatif; 3’üne (%6.3) operasyon + kemoterapi; 1’ine (%2.1) kemoterapi uygulanmış, 2 (%4.25) olgudan biyopsi alınmıştır. 4 (%8.5) olguda hasta sahipleri sağaltımı kabul etmemiş; 2 (%4.25) olguda da sadece ağrı yönetimi uygulanmıştır. Sağaltım sonrası olgulardan 23’ü (%48.9) ölmüş; 24’ü (%51.06) yaşıyor ve genel durumu iyi olarak bildirilmiştir.
\nSonuç olarak kliniğe getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan tümör olgularının azımsanmayacak sayıda olduğu görülmüştür. Eksizyonel biyopsi hem tanısal hem de sağaltım amaçlı yeterli olmuştur. Tümöral olguların yönetimi konusunda hayvan sahiplerinin bilinçlendirilmesinin yanı sıra standart protokoller konusunda da gerekli alt yapı ve eğitimlerin tamamlanmasının yararlı olacağı kanısına varılmıştır.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

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Publié2017
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