Pneumonia fúngica por Aspergillus spp. em cão - relato de caso
Bibliographic record
Abstract
Pneumonia é uma das afecções de sistema respiratório mais comuns na rotina clínica de Medicina Veterinária, sendo caracterizada pelo processo inflamatório e/ou infeccioso do pulmão, atingindo brônquios, bronquíolos e alvéolos. Essa afecção pode ser causada por diversas etiologias, como bacteriana e fúngica, tendo as infecções fúngicas com menor incidência. O objetivo deste trabalho foi relatar um caso de pneumonia causada por fungo em cão, demonstrando os sinais clínicos, diagnóstico e tratamento do animal. Foi atendido em um Hospital Veterinário no município de Vila Velha, Espírito Santo, um canino, macho, Labrador, de 13 anos apresentando tosse persistente e dispneia expiratória, com histórico de tratamentos anteriores com antibióticos, corticóides e antitussígenos sem evolução positiva. O paciente foi submetido a realização de lavado broncoalveolar e amostras enviadas para análise citológica, cultura fúngica e bacteriana, tendo como diagnóstico a cultura fúngica positiva para Aspergillus. A partir do diagnóstico foi iniciado o tratamento com itraconazol 10mg/kg a cada 24 horas durante 30 dias. Foi realizado acompanhamento clínico e radiográfico no paciente, sendo observada melhora significativa imaginológica e clínica.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".