LINFOMA MULTICÊNTRICO EM CÃO: RELATO DE CASO
Bibliographic record
Abstract
O linfoma é uma neoplasia caracterizada pela proliferação de células linfoides malignas, esta neoplasia acomete principalmente tecidos linfoides como baço e medula óssea, mas pode se desenvolver em qualquer órgão como, por exemplo, fígado. Sua causa não é bem elucidada, porém, se acreditam na etiologia multifatorial, fatores genéticos, deficiência imunológica e carcinógenos químicos. A Classificação é feita com base na sua localização anatômica, histológica e características imunofenotipicas, existem quatro classificações anatômicas para o linfoma: multicêntrico, alimentar ou digestiva, mediastínico e extranodal, sendo que 80% dos casos em cães são classificados como linfomas multicêntricos. Os sinais clínicos dessa doença variam de sua localização e extensão do tumor. O diagnóstico se inicia a partir de exame físico e exames complementares como, hemograma, perfil bioquímico, e exames de imagem como ultrassonografia abdominal, mas para obtenção do diagnóstico definitivo é necessário analise citológica, histopatológico e imuno-histoquímico, que iram auxiliar no estabelecimento do prognóstico do animal. O tratamento é definido a partir do tipo histológico, estádio clínico, extensão e gravidade do caso e o prognóstico também é particular de cada caso. A paciente relatada da raça labrador, 11 anos, foi diagnosticada com linfoma esplênico e submetida a esplenectomia como tratamento terapêutico.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".