MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7001055064

Hepatotoxicidad en la especie canina y daño hepático inducido por cobre

2021· dissertation· es· W7001055064 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueZaguan (University of Zaragoza Repository) · 2021
Typedissertation
Languagees
FieldNursing
TopicTrace Elements in Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHuman healthZoonotic diseaseHepatitis E
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El hígado es un órgano de vital importancia en la detoxificación y excreción de sustancias de deshecho y agentes tóxicos. Por ello, está expuesto a sufrir daño. Existen gran variedad de sustancias de diferente naturaleza que pueden causar daño hepatotóxico, entre ellas se encuentra el cobre, un metal esencial necesario para muchas funciones, pero capaz de lesionar el hígado si se acumula en exceso. La hepatitis asociada a cobre es una enfermedad causada por un defecto en la excreción del cobre que puede presentarse en humanos y en perros. Aunque se conoce la participación de factores genéticos en algunas razas, como la deleción del exón 2 del gen COMMD1 en el bedlington terrier o la mutación del ATP7B en el labrador retriever, aún se desconoce el grado de participación de otros factores no identificados en la etiopatogenia de esta enfermedad. Actualmente el método de elección para el diagnóstico y seguimiento de la hepatitis asociada a cobre es la evaluación histológica y cuantificación de cobre de una muestra de biopsia hepática. Según el estadio de la enfermedad, el tratamiento puede basarse en una dieta baja en cobre y sales de zinc, cuando aún no han aparecido signos clínicos o histológicos, o en quelantes de cobre, cuando la enfermedad ya está avanzada y los niveles de cobre hepático son muy elevados.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueZaguan (University of Zaragoza Repository)Same topicTrace Elements in HealthFrench-language works237,207