Pathological and immunohistochemical characterization of naturally occurring lymphoma in golden retriever dogs
Notice bibliographique
Résumé
Leading veterinary oncologists consistently identify the Golden Retriever as the breed most predisposed to lymphoma, with lifetime incidence estimates approaching 1 in 8 individuals, yet the immunophenotypic and histological profile of lymphoma in this breed has been incompletely characterised in South American populations. This research examined 35 naturally occurring lymphoma cases in Golden Retrievers diagnosed at the Santiago Institute of Veterinary Pathology, Chile, between January 2020 and December 2023. All cases underwent standardised histopathological evaluation with haematoxylin and eosin staining, WHO classification, and an immunohistochemical (IHC) panel comprising CD3, CD79a, PAX5, Ki-67, Bcl-2, and MUM1. B-cell lymphoma predominated (51.4%; 18/35), followed by T-cell lymphoma (48.6%; 17/35). The most common WHO subtype was diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL; 42.9%), followed by peripheral T-cell lymphoma not otherwise specified (PTCL-NOS; 31.4%). Ki-67 proliferative index exceeded 50% in 72.2% of B-cell cases and 58.8% of T-cell cases. Bcl-2 positivity was more frequent in B-cell tumours (66.7% versus 29.4%; p = 0.019). MUM1 expression, an indicator of post-germinal-centre origin, was detected in 44.4% of B-cell cases. Median age at diagnosis was 8.7 years, and multicentric presentation accounted for 74.3% of cases. These findings provide a comprehensive immunohistochemical reference profile for Golden Retriever lymphoma in a Chilean population and highlight the predominance of high-grade, proliferative subtypes that may benefit from aggressive combination chemotherapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».