Determinación de lesiones encefálicas en canes mediante tomografía computarizada en Lima, Perú
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del presente estudio fue determinar lesiones encefálicas mediante tomografía computarizada (TC) en 71 canes que fueron sometidos al estudio encefálico por recomendación médica entre 2011 y 2015 en Lima, Perú. Los diagnósticos tomográficos fueron relacionados con el sexo, edad, tamaño y raza de cada paciente. Se identificaron 38 diagnósticos tomográficos positivos a lesión encefálica (53.5%). El grupo etario positivo a lesión cerebral más frecuente fue el comprendido entre 1 y 7 años; así como el tamaño de perro mediano. Las lesiones diagnosticadas más frecuentes fueron dilatación ventricular (29%, 11/38), neoformaciones encefálicas (15.8%, 6/38) e hidrocefalia (15.8%, 6/38). La dilatación ventricular se presentó con mayor frecuencia entre 1 y 7 años, en razas Maltés y Poodle, las neoformaciones cerebrales en canes mayores de 7 años y en la raza Labrador, en tanto que la hidrocefalia en canes entre 1 y 7 años, mayormente en Chihuahua y Pug.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".