Frecuencia de neoplasias en glándula mamaria de caninos, diagnosticadas histopatológicamente en la FMV – UNMSM, periodo 2007- 2016
Bibliographic record
Abstract
Determina la frecuencia de neoplasias de glándula mamaria en caninos cuyo diagnóstico histopatológico se realizó en el Laboratorio de Histología, Embriología y Patología Animal de la FMV – UNMSM a partir de los informes recopilados desde el año 2007 hasta el 2016 y se tomó en cuenta las siguientes variables: sexo, raza, edad, ubicación, y diagnósticos histopatológicos. Las láminas fueron clasificadas por el sistema establecido por Goldschmidt et al., 2011. El total de procesos neoplásicos en caninos encontrado fue 1599 y 359 correspondieron a neoplasias de glándula mamaria es decir el 22.4 ± 2.04% IC 0.95, durante los 10 años de estudio. Se obtuvo que las hembras son las más afectadas, ellas representaron 98% de los protocolos evaluados, respecto a la raza el 32% de los pacientes estudiados era de origen mestizo y el 68% perteneció a razas puras, aquellas con mayor presentación fueron cocker 13%, bóxer 5.9%, labrador 5.4% y yorkshire 4.5%. La edad en la que prevalecieron los tumores mamarios caninos fue 10 años con 17.7% y el estrato etario entre 9 a 12 años presento mayor número caninos afectados el cual abarco el 49.3%, además el 60.6% de las neoplasias mamarias se presentaron en la cuarta y quinta glándula mamaria de ambos lados. El 94.7%, de los tumores mamarios presentaron características histológicas malignas y el tipo histopatológico más frecuente en este estudio fue el carcinoma papilar quístico 42.8% seguido por carcinoma tubular 13.9%.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 teacher head, 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".