Medicamenteuze behandeling van een Echinococcus multilocularis-infectie die een lokaal agressieve cavitaire tumor met longmetastasen nabootst bij een hond
Bibliographic record
Abstract
Een twee jaar oude labrador retriever uit de Franse Alpen werd aangeboden omwille van een opgezet abdomen, lethargie en gewichtsverlies. Op computertomografisch onderzoek werd een grote, cavitaire levermassa vastgesteld die de vena cava caudalis in groeide en die geassocieerd was met multipele gelijkaardige laesies ter hoogte van de lever, alsook met longnodulen en lymfadenopathie. Initieel werd deze aandoening verkeerdelijk aanzien als een maligne neoplasie, maar cytologisch en histologisch onderzoek van de grootste levermassa was compatibel met een cestodeninfectie. Een PCR-test bevestigde een infestatie met Echinococcus multilocularis. Medicamenteuze therapie met albendazole werd opgestart. De hond bleef klinisch goed gedurende tien maanden na de diagnose, maar moest worden geëuthanaseerd omdat de eigenaars terug moesten keren naar Groot-Brittannië en ze niet legaal kon geïmporteerd worden. Volgens de auteurs is dit de eerste casereport waarin een langetermijnopvolging wordt beschreven van een Echinococcus sp.-infectie bij een hond, die medicamenteus behandeld werd. Dit geval toont ook aan dat medicamenteuze therapie een bruikbare optie is als chirurgie niet haalbaar is.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".