MASTOCITOMA CANINO: REVISÃO DE LITERATURA
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.003 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.022 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; 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".