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Record W3196727524 · doi:10.51161/rems/1834

MASTOCITOMA CANINO: REVISÃO DE LITERATURA

2021· article· pt· W3196727524 on OpenAlexaboutno aff
Carolina Costa Siebra, Maria Júlia De Sousa Silva, Tathiely Costa Ferreira Lima

Bibliographic record

VenueAnais do I Congresso On-line Nacional de Clínica Veterinária de Pequenos Animais · 2021
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicVeterinary Oncology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: As afecções oncológicas possuem grande incidência na clínica médica dos animais de companhia. Em cães, um dos tumores malignos mais diagnosticados é o mastocitoma, que representa 20% dos casos. Trata-se de uma patologia multifatorial, que ocorre em animais de qualquer faixa etária, mas principalmente em adultos com idade média de oito a nove anos. Cães braquicefálicos são mais acometidos, entretanto pode-se observar a doença em outras raças como Boxer, Golden Retriever e Labrador. Objetivos: Diante do aumento no número de pacientes oncológicos na clínica veterinária, o presente trabalho tem por objetivo realizar uma revisão de literatura em busca da compreensão sobre o mastocitoma, sua patogenia, diagnóstico e tratamento. Material e métodos: Para isso, foi realizada uma pesquisa bibliográfica a partir das plataformas – Google acadêmico, SciELO e Pubvet; entre o período de 2013 a 2021. Resultados: A forma cutânea do mastocitoma é a mais apresentada pelos pacientes, principalmente em derme e tecido subcutâneo. Pode se manifestar em um único nódulo de comportamento benigno, assim como em múltiplos nódulos metastáticos, afetando principalmente membros posteriores. A nodulação pode ser granulomatosa ou ulcerativa, possuindo ou não aspecto avermelhado e prurido. Sua classificação é de baixo a alto grau de malignidade e o tratamento se baseia de acordo com a classificação histopatológica e o estadiamento da doença. A causa do mastocitoma é desconhecida, todavia, sabe-se que o receptor tirosina-quinase c-KIT está envolvido. O diagnóstico é realizado a partir dos exames citológico e histopatológico, sendo este último indicado para classificar o grau de malignidade. A punção aspirativa por agulha fina é o método de escolha para o exame. A excisão cirúrgica é o tratamento mais efetivo, desde que realizado com margens de segurança. A quimioterapia pode ser realizada de forma conjunta para cito-redução ou como adjuvante em casos de mastocitomas de grau II ou III, que também podem exigir tratamento medicamentoso onde se emprega o uso de vimblastina, prednisona, ciclofosfamida e lomustina. Radioterapia e terapias complementares também podem ser empregadas. Conclusão: Portanto, é fundamental que seja realizada uma avaliação dos fatores prognósticos para que a conduta terapêutica adequada seja estabelecida para o paciente.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.539
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.317 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2021
Admission routes1
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