Frecuencia y clasificación de neoplasias orales en pacientes caninos de la Clínica de Animales Menores de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (2009-2013)
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio tuvo como objetivo determinar la frecuencia de neoplasias orales diagnosticadas histopatológicamente en caninos pacientes de la Clínica de Animales Menores de la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (Lima, Perú) en el periodo enero de 2009 a diciembre de 2013. Se consideraron las variables edad, sexo, peso, raza, localización anatómica y clasificación histológica. De 238 informes histopatológicos de pacientes caninos, 192 (80.7%) fueron neoplasias y 23 (12%) fueron neoplasias orales. Las neoplasias malignas fueron las de mayor presentación (73.9%), siendo la de mayor frecuencia el melanoma oral (21.7%), mientras que la neoplasia benigna más frecuente fue el épuli (17.4%). Los machos fueron los más afectados (65.2%). El grupo etario con mayor presentación de neoplasias fue entre 6 y 10 años (52.2%) y de peso corporal entre 25 y 44 kg (47.8%). Los caninos de razas definidas fueron los más afectados (69.6%), especialmente el Rottweiler y el Labrador Retriever (13% cada raza). La localización anatómica más común fue la gingiva (69.6%).
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".