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Record W7006218760

Tumores oculares em animais de companhia

2023· dissertation· pt· W7006218760 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2023
Typedissertation
Languagept
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicDevelopmental Biology and Gene Regulation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEtiologyCongenital diseaseVisual acuityRare diseaseEye disease
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Os tumores oculares são bastante raros nos cães e nos gatos, podendo ter várias localizações que incluem a órbita, globo ocular e anexos oculares. Devido à difícil localização destes tumores, muitas das vezes as consequências são nefastas, tendo um impacto negativo na função e estrutura ocular, limitando a terapêutica e o prognóstico. Estes tumores são muito mais frequentes em cães do que em gatos, mas a probabilidade de apresentarem comportamento maligno é maior nos gatos. O tratamento na grande maioria das vezes passa pela excisão cirúrgica da massa ou pela enucleação/exenteração, sendo considerada curativa. Este estudo analisou de forma retrospetiva 12 animais diagnosticados com 13 neoplasias oculares no Hospital Veterinário de Trás-os-Montes (HVTM), em Vila Real, entre 1 de janeiro de 2020 e 31 de dezembro de 2022. O objetivo foi a descrever as caraterísticas epidemiológicas dos casos elegíveis. Depois de analisar os resultados, verificou-se que a maioria dos animais incluídos no estudo eram cães (n=11; 92,00%), existindo apenas um gato (n=1; 8,00%). Em relação aos cães, 72,73% eram do sexo masculino (n=8) e 27,27% do sexo feminino (n=3). As raças caninas mais descritas foram o Labrador retriever (n=2; 18,18%), Shihtzu (n=2; 18,18%) e sem raça definida (n=2; 18,18%). O único gato era da raça Persa. Os animais elegíveis apresentavam uma idade compreendida entre 1 ano e 14 anos, sendo a média da idade canina de 8,45 ± 3,45 anos. O único gato incluído tinha 13 anos. O ano com um maior número de diagnósticos de neoplasia ocular foi 2021 (n=6; 50,00%), seguido de 2022 (n=5; 41,67%) e de 2020 (n=1; 8,33%). O principal motivo da consulta nos cães foi o aparecimento de uma massa palpebral (n=6; 54,55%), sendo o mesmo motivo da consulta do único gato incluído no estudo. Relativamente aos sinais clínicos dos cães, o mais descrito foi a presença de uma massa palpebral (n=9; 81,82%), correspondendo também ao mesmo motivo da consulta do único gato incluído no estudo. Verificou-se igualmente que a maioria dos tumores oculares identificados em cães apresentavam caraterísticas histológicas compatíveis com um comportamento benigno (n=10; 83,33%) em comparação ao comportamento maligno (n=2; 16,67%) e o único tumor ocular felino apresentava comportamento maligno. A grande maioria das neoplasias oculares nos cães era de origem epitelial (n=10; 83,33%), existindo apenas um caso de neoplasia mesenquimatosa (n=1; 8,33%) e um tumor de células redondas (n= 1; 8,33%). Nos cães, metade dos tumores identificados correspondiam ao epitelioma das glândulas de Meibómio (n=6; 50,00%) e o único caso felino correspondia a um adenocarcinoma das glândulas sudoríparas. Portanto, a grande maioria dos tumores oculares nos cães apresentavam localização nas glândulas de Meibómio (n=8; 80,00%). A média do tamanho tumoral de todos os casos foi de 0,37 cm. Relativamente ao método de diagnóstico, a maioria dos cães foi sujeito a biopsia (n=10; 90,91%). Por fim, quanto ao tratamento a que os cães foram sujeitos, a sua grande maioria realizou a exérese do nódulo (n=9; 90,00%), tal como o único gato, e apenas um cão foi sujeito a enucleação (n=1; 10,00%). Consoante os resultados obtidos, é possível conjeturar que as neoplasias oculares são bastante raras, tanto em cães como em gatos, apesar de serem mais comuns no cão e apresentarem, na sua maioria, comportamento benigno com localização palpebral e, dentro desta, as glândulas de Meibómio apresentam um maior destaque.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.102
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.381
Teacher spread0.337 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
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
Published2023
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