La sindrome di Horner nel cane: casi clinici (2009-2016) e revisione della letteratura.
Bibliographic record
Abstract
Lo scopo di questa tesi è stato quello di analizzare la casistica clinica di un gruppo di cani affetti dalla sindrome di Horner esaminati presso l'Ospedale didattico Mario Modenato dell'Università di Pisa in un periodo di 82 mesi. Lo studio retrospettivo ha previsto tre criteri d'inclusione: la specie, la patologia diagnosticata in sede di visita oftalmica e clinica e la disponibilità di un follow up clinico o telefonico. Sono stati scelti 29 casi con diagnosi clinica di sindrome di Horner. Nel 51,72% dei soggetti è stato possibile formulare una diagnosi eziologica certa e nel 48,28% una diagnosi eziologica presuntiva. L'età media dei soggetti era 8,62 anni (range 1-15 anni) e le razze più colpite erano il Golden Retriever (41,38%) e Labrador Retriever (13,79%). La causa più frequente di sindrome di Horner è stata quella idiopatica nel 41,38% degli animali affetti. I risultati di questa tesi dimostrano che non è semplice formulare una diagnosi eziologica certa della sindrome di Horner, come peraltro già riportato in letteratura.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".