Neoplasmas de cavidade oral de cães em Porto Alegre e Região Metropolitana/RS : 379 casos
Bibliographic record
Abstract
Em cães, os neoplasmas na cavidade oral correspondem a cerca de 4 a 6% de todas os neoplasmas e destes, 65% são malignos. Este trabalho teve como objetivo realizar um estudo retrospectivo e reclassificação histológica dos casos de neoplasmas orais em cães diagnosticados no Setor de Patologia Veterinária (SPV) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), entre janeiro de 2004 a dezembro de 2016. Neste período, foram computados 14.222 casos de neoplasmas em cães, 735 eram da cavidade oral, dos quais 379 amostras foram incluídas neste estudo para a revisão histológica atualizada. Os cães SRD (sem raça definida) foram os mais frequentes, seguidos das raças Poodle, Cocker, Labrador e Boxer. A idade variou de um ano a 20 anos, com média de 9,85 anos e predomínio de cães machos. A localização principal foi a gengiva (55,67%), seguida de cavidade oral (região não especificada) (26,12%) e palato (5,8%). O melanoma foi a neoplasia mais frequente (31,93%), seguida pelo fibroma odontogênico periférico (24,01%), o ameloblastoma acantomatoso (15,57%) e o carcinoma de células escamosas. O presente estudo apresenta dados epidemiológicos e histológicos atuais a respeito dos neoplasmas orais em cães no Rio Grande do Sul.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".