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Record W3035274528

INCIDÊNCIAS DAS PRINCIPAIS DOENÇAS DIAGNOSTICADAS POR ULTRASSONOGRAFIA NO HOSPITAL VETERINÁRIO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS

2019· article· pt· W3035274528 on OpenAlexaboutno aff
Iris Caroline Ferreira de Souza, Nhatalia Carolliny Sampaio Lourenço da Silva, Heloysa Almeida Bezerra, Melissa de Souza Borges Mendonça, Fagner Catarino Rodrigues Torres, Ana Thereza Mendes de Macêdo, Anaemília das Neves Diniz

Bibliographic record

VenueAnais da Semana de Medicina Veterinária da UFAL - SEMVET · 2019
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicUltrasound and Hyperthermia Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducao: Os metodos de diagnostico por imagem utilizados na medicina veterinaria sao variados, entre eles estao os exames ultrassonograficos que proporcionam estudos em tempo real. Dentre as vantagens da ultrassonografia, na qual as estao o fato de as imagens poderem ser obtidas em qualquer orientacao espacial, alem de nao ser um exame invasivo e ter um excelente custo-beneficio. Esta tecnica ultrassonografica e muito aplicada em avaliacoes cardiacas, toracicas, abdominais, reprodutivas, oculares e musculoesqueleticas dos pequenos animais. Dentre as principais doencas diagnosticadas por esse metodo estao a cistite, os calculos na vesicula urinaria, a esplenomegalia, a hepatomegalia, e algumas doencas do trato gastrointestinal como gastrite. Objetivos: O presente trabalho teve como objetivo fazer um levantamento dos exames ultrassonograficos realizados no Hospital Veterinario da Universidade Federal de Alagoas, no periodo do segundo semestre de 2016 ao primeiro semestre de 2019. Observando quais as principais alteracoes encontradas nos exames de ultrassonografia realizados a fim de estabelecer relacoes com alguns dados dos pacientes como especie, sexo e raca. Metodo: Foi realizado o levantamento de todos os exames de ultrassonografia que foram atendidos no Hospital Veterinario Universitario da UFAL no Laboratorio de Imaginologia (Docil), entre o segundo semestre de 2016 e o primeiro semestre de 2019. Os dados foram coletados atraves da ficha de solicitacao do paciente, e transferidos, posteriormente para uma planilha no Excel. Foi levado em consideracao: especie, raca e a principal alteracao encontrada no paciente. Apos isso, foi confeccionado os graficos para se ter os resultados em porcentagem, e ter conhecimento das doencas que mais acometem os animais da rotina do HVU – UFAL. Resultados: Durante o segundo semestre de 2016 e o primeiro semestre de 2019 foram realizados 110 exames de ultrassonografia, sendo 77 deles realizado em caes e 33 em gatos. Quanto ao sexo tiveram 70 femeas e 40 machos.  As racas em sua maioria foram sem raca definida (n=62) seguidos por Pinscher (n=8) e Labrador (n=5) e Poodle (n=5). As doencas mais acometidas foram esplenomegalia (n=43), cistite (n=34), hepatomegalia (n=7), neoplasias (n=6), enterite (n=5), lama biliar (n=4), calculo vesical (n=4), nefrite (n=3) e gastrite (n=3). Discussao: Dentre os casos apresentados, foram observadas maiores incidencias de esplenomegalia, sendo consequencia de outras doencas afetando caes de diferentes racas, idades e sexos. A esplenomegalia pode ser alteracao consequente de varias doencas sistemicas como hemoparasitoses que afetam muito as especies estudadas sendo endemicas na regiao do hospital veterinario. Alem disso, houve um numero alto de casos de cistite. Essa alteracao traz um grande desconforto ao animal, e pode ter causas como baixa ingestao de agua, alimentacao, baixa frequencia urinaria, dificultando a descoberta de sua causa principal. Erros de manejo alimentar levam a alteracoes no trato gastrointestinal como enterite e reflete a falta de conhecimento de tutores no que diz respeito a esse manejo Conclusao: Conclui-se que o presente recurso de imagem agrega informacoes importantes dos pacientes e esse levantamento traz para o clinico um dado importante sobre a incidencia das doencas na regiao.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.033
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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