Cas clinique : Hyperadrénocorticisme et diabète sucré chez un chat
Bibliographic record
Abstract
\nCe cas clinique illustre le diagnostic d’un hyperadrénocorticisme et d’un diabète sucré chez un chat Européen castré, âgé de 10 ans, présenté pour une polyuro-polydipsie, un amaigrissement, une polyphagie évoluant depuis 3 mois et des troubles cutanés (finesse et perte d’élasticité cutanée, défaut de repousse du poil, télangiectasie). L’association des troubles cutanés et d’un diabète sucré motive rapidement l’exploration d’un hyperadrénocorticisme. Ce dernier est confirmé par la réalisation d’un test de freinage de la cortisolémie par la dexaméthasone à dose faible. La visualisation d’une masse surrénalienne associée à une atrophie de la glande controlatérale est évocatrice d’une origine surrénalienne. Une hypokaliémie et une hypertension artérielle systémique sont également mises en évidence lors de l’exploration, faisant suspecter un hyperaldostéronisme concomitant. Dans ce cas, la masse surrénalienne était probablement à l’origine d’une sécrétion mixte. Un traitement médical est mis en place (trilostane 2 mg/kg une fois par jour), permettant de diminuer les signes cliniques et de diminuer la dose d’insuline requise à l’équilibre du diabète sucré. Le traitement chirurgical est décliné étant donné le risque de complications important.\n
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".