Manejo e diagnóstico de nódulos cutâneos distintos em fêmea Labrador retriever: estudo de caso de 645 dias
Bibliographic record
Abstract
Os tumores cutâneos são prevalentes na prática da oncologia em pequenos animais, principalmente devido à grande extensão da pele e às altas taxas de renovação celular. A localização externa das lesões facilita a identificação por parte dos tutores, que buscam atendimento veterinário para seus animais. O presente trabalho tem como objetivo relatar a ocorrência de dez tumores cutâneos em uma fêmea da raça Labrador Retriever, acompanhada ao longo de 645 dias, com base na apresentação clínica, caracterização histopatológica e tratamento instituído. Durante o primeiro atendimento, a tutora informou o surgimento de quatro nódulos em um período de dois meses. As massas foram submetidas a exame citológico, e apenas uma recebeu diagnóstico definitivo de paniculite, regredindo espontaneamente após o exame. Os outros tumores foram submetidos à ressecção cirúrgica em dois procedimentos distintos e o material retirado foi enviado para análise histopatológica. O resultado da histopatologia revelou a presença de tricoepitelioma benigno, foliculite-furunculose mista e paniculite granulomatosa. Após 393 dias da primeira cirurgia, surgiram três novos nódulos: um localizado na pálpebra inferior direita e dois em região de gradil costal lateral caudal esquerdo. O nódulo da pálpebra foi excisado cirurgicamente e enviado para análise histopatológica, apresentando diagnóstico de adenoma de meibômio. Em contrapartida, as lesões localizadas em região de gradil costal lateral caudal esquerdo foram submetidas a exame citopatológico, que resultou em um diagnóstico presuntivo de lipoma; decidiu-se, então, por não realizar o procedimento cirúrgico. A recorrência de tumores benignos pode estar associada a falhas na regulação da proteína p53, que pode estar inativa no animal. Além disso, os tratamentos propostos mostraram-se eficazes, pois, apesar do surgimento de novos tumores, nenhum apresentava o mesmo tipo histológico de lesões anteriores. Por fim, é importante ressaltar a relevância do exame histopatológico para a realização de diagnósticos precisos de neoplasias cutâneas, visando à definição da melhor abordagem terapêutica.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".