Neoformações digitais neoplásicas e não neoplásicas na espécie canina
Bibliographic record
Abstract
As proliferacoes podais sao um desafio na oncodermatologia canina, pois a variedade de diagnostico e extensa. Em virtude da escassez na literatura nacional dos principais aspectos de tais afeccoes, o presente trabalho foi delineado para estabelecer um perfil epidemiologico, clinico e histopatologico das neoformacoes digitais em caes. As informacoes foram obtidas por meio de fichas clinicas de caes atendidos no , Hospital Veterinario da Universidade Federal Rural do Semi-Arido, no periodo compreendido entre o ano de 2008 ate o primeiro semestre de 2015. Para cada animal foram colhidas informacoes do genero, idade, raca, tempo de evolucao, velocidade de crescimento lesional, membro/digito acometido e tipo histologico. Os dados foram distribuidos em medias e frequencias. No periodo analisado, houve nove animais afetados por proliferacoes digitais de origem neoplasica e nao neoplasica, sendo sete femeas e dois machos. A idade media dos pacientes equivaleu a sete anos e seis meses. Quatro eram sem raca definida e cinco possuiam padrao racial definido, onde o Labrador Retriever foi a raca mais frequente (n=3). O periodo evolutivo medio das lesoes correspondeu ha dez meses e 12 dias. A velocidade de crescimento variou entre rapida (n=6), lenta (n=2) e estavel (n=1). Em cinco casos houve envolvimento do membro toracico direito e em tres caninos o comprometimento era no membro contralateral. Um animal manifestou alteracao apenas no membro pelvico direito. O digito mais relacionado com os processos proliferativos foi o segundo (n=5), seguido do terceiro e quarto (n=2 para ambos). Na histopatologia, quatro das neoformacoes eram de origem neoplasica, sendo todas com grau de malignidade. Essas corresponderam ao adenocarcinoma apocrino secretorio, sarcoma indiferenciado, melanoma e mastocitoma. Enquadraram-se cinco casos como disturbios proliferativos nao neoplasicos, onde quatro foram rotulados como hamartoma (em suas diferentes classificacoes) e um foi diagnosticado como furunculose nodular cronica. A caracterizacao dos principais aspectos das neoformacoes podais em caes e fundamental no sentido de se ter a base para a realizacao do diagnostico diferencial com outras oncodermatoses.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".