Intracraniaal oligodendroglioma met uitbreiding naar de nervus opticus bij een labrador retriever
Bibliographic record
Abstract
Een gecastreerde labrador retriever van zeven jaar oud werd aangeboden met klachten van abnormaal gedrag en een verminderd zicht. Op neurologisch onderzoek werd blindheid van het linkeroog gediagnosticeerd samen met een abnormaal bewustzijn. Bloedonderzoek en onderzoek van het cerebrospinaal vocht toonden geen afwijkende waarden. Op MRI werd een massa gelokaliseerd ter hoogte van de thalamus, de hypothalamus en de nucleus caudatus. Ook de linkernervus opticus leek betrokken in dit proces. Na een palliatieve behandeling gedurende 38 dagen werd de hond geëuthanaseerd en er werd een autopsie uitgevoerd. Hierbij werd een witte, zachte, uitpuilende, niet-omkapselde massa van 2 cm waargenomen. Deze massa was gelokaliseerd in de witte stof van de ventrale thalamusregio, dicht bij het chiasma opticum, en strekte zich uit langs de linkernervus opticus. Op histologisch onderzoek hadden de neoplastische cellen het uitzicht van “spiegeleieren”. Tussen deze cellen werden veel reactieve astrocyten waargenomen bij immunohistochemie. Het gezwel werd gediagnosticeerd als een astrocytenrijk oligodendroglioma graad II met invasieve groei in de linkernervus opticus.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".