Estudio retrospectivo de linfomas caninos diagnosticados por citología en el Servicio de Anatomía Patológica del Laboratorio de Patología Especial : Facultad de Cs. Veterinarias de UNLP
Bibliographic record
Abstract
El linfoma canino es una neoplasia hematopoyética de gran interés, debido al aumento de la casuística en los últimos años. El objetivo del presente trabajo fue evaluar la casuística de los linfomas caninos, a partir de material de archivo de estudios citológicos del Laboratorio de Patología Especial Veterinaria de la FCV UNLP, durante el período 2012 - 2016. Para tal fin, se realizó una búsqueda y actualización bibliográfica; se describieron las características de los preparados citológicos con diagnóstico de linfoma; se analizaron los resultados y se elaboró un algoritmo de diagnóstico de linfoma canino para la clínica. Los resultados mostraron: 1. 68,08 % de los casos analizados fueron diagnosticados como linfoma. 2. El % de linfoma de células grandes fue de 93 % vs. 7 % el de células pequeñas. 3. En los casos de linfoma de células grandes se observó un alto índice de mitosis: 51,4 %. 4. Se observó predisposición en la presentación de linfoma para las variables edad (mayor frecuencia a los 12 años: 14,60 %) y raza (Mestizo 20,23 %, Boxer 13,09 %, Labrador 11,90 %). 5. El estudio citológico evidenció: linfoblastos con marcados criterios de malignidad. 6. El estudio de los casos seleccionados valida la importancia del citodiagnóstico como herramienta eficiente para el diagnóstico de linfoma.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".