Neoplasias cutâneas caninas: um estudo descritivo de 4 anos
Bibliographic record
Abstract
As neoplasias cutâneas são as neoplasias mais frequentemente encontradas nos animais domésticos, o que se deve ao facto da pele, além de ser o maior e mais exposto de todos os órgãos, ser constituída, juntamente com o tecido subcutâneo, por uma grande variedade de células suscetíveis ao desenvolvimento de neoplasias. Esta dissertação teve como objetivo descrever e confrontar com a bibliografia existente a casuística das neoplasias cutâneas caninas do Hospital Veterinário do Baixo Vouga entre os anos de 2010 e 2014. Foram analisadas informações clínicas relativas à raça, idade e sexo dos canídeos, assim como a região corporal afetada, tendo sido incluídos neste estudo os animais com diagnóstico confirmado de neoplasia cutânea (n=84). A idade mais frequente na população em estudo foi de 8 anos (n=16; 19%), sendo a média de idades de 8,48 anos. Observou-se uma maior frequência de animais do sexo masculino (n=47; 56%), predominando a raça indeterminada (n=30; 35,7%) sobre as raças puras: seguiu-se a raça Labrador (n=16; 19%), raça Boxer (n=10; 11,9%) e raça Dog alemão (n=5; 6%). Das 84 lesões neoplásicas em estudo, 58,3% eram de origem mesenquimatosa, 36,9% de origem epitelial e 4,8% de origem melanocítica, observando-se uma predominância de neoplasias de origem maligna (53,6%). As cinco principais neoplasias de pele encontradas em ordem decrescente de frequência foram: mastocitoma (25%), carcinoma das células escamosas (9,5%), lipoma (8,1%), adenoma das glândulas perianais (8,1%) e histiocitoma (5,8%).
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".