MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7103283679

Kliniğimize getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan tümör olguları ve sağaltım olanakları

2017· dissertation· tr· W7103283679 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueeArsiv - Adu (Adnan Menderes University) · 2017
Typedissertation
Languagetr
FieldMedicine
TopicVeterinary Oncology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBasal cellHistopathologyLabrador RetrieverHastaBeagle
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmada, Adnan Menderes Üniversitesi Veteriner Fakültesi Hayvan Hastanesine getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan tümör olguları ve sağaltım olanakları konu edilmiştir.
\n01.11.2016 – 01.11.2017 tarihleri arasında muayene amacı ile başvuran 3731 hasta içerisinde 42 köpek, 5 kedide toplam 47 tümör olgusu ile karşılaşılmıştır. Köpeklerin 22’si erkek, 20’si dişi; kedilerin 2’si erkek 3’ü dişi olarak kaydedilmiştir. Köpeklerin ırkları Golden Retriever (7), Rottweiler (4), Terrier (4), German Shepherd (2), Doberman (2), Boxer (2), Setter (1), Husky (1), Pitbull (1), Kangal (1), Beagle (1), Dogo Argentino (1), Samoyed (1) ve Melez (14) olarak dağılım göstermiştir. Kedilerin ırk dağılımı ise Tekir (2) ve Melez (3) şeklinde olmuştur. Köpeklerin yaş dağılımı 0-5 yaş 8, 5-10 yaş 19, 10-15 yaş 11 köpek; kediler 0-5 yaş 1, 5-10 yaş 2 ve 10-15 yaş 2 kedi olarak saptanmıştır. 
\nKöpeklerde saptanan 42 tümör olgusu 4 osteosarkom, 3 mast hücre tümörü, 2 yuvarlak hücreli tümör, 3 hepatoid gland carcinoma, 3 fibrosarkom, 1 leiomyosarkom, 2 squamous cell carcinoma, 4 hemanjiosarkom, 6 meme tümörü, 1 synovial sarkom, 1 chondrosarcoma, 1 fibropapillom, 1 malign perifer sinir kılıfı tümörü, 1 kistik papillar adenokarsinom, 1 ovarium papiller adenom, 1 leiomyom, 1 malign melenom, 1 malign mix tümör, 2 malign yuvarlak hücreli tümör, 1 fibroleiomyosarkom, 1 malign mezenkimal tümör ve 1 malign büyük hücre tümörü; kedilerde saptanan 5 olgu 2 malign mezenkimal tümör, 1 osteosarkom, 1 squamous cell carcinoma ve 1 leiomyosarkom şeklinde dağılım göstermiştir. 
\nOlguların sağaltımında 35’ine (%74.4) operatif; 3’üne (%6.3) operasyon + kemoterapi; 1’ine (%2.1) kemoterapi uygulanmış, 2 (%4.25) olgudan biyopsi alınmıştır. 4 (%8.5) olguda hasta sahipleri sağaltımı kabul etmemiş; 2 (%4.25) olguda da sadece ağrı yönetimi uygulanmıştır. Sağaltım sonrası olgulardan 23’ü (%48.9) ölmüş; 24’ü (%51.06) yaşıyor ve genel durumu iyi olarak bildirilmiştir.
\nSonuç olarak kliniğe getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan tümör olgularının azımsanmayacak sayıda olduğu görülmüştür. Eksizyonel biyopsi hem tanısal hem de sağaltım amaçlı yeterli olmuştur. Tümöral olguların yönetimi konusunda hayvan sahiplerinin bilinçlendirilmesinin yanı sıra standart protokoller konusunda da gerekli alt yapı ve eğitimlerin tamamlanmasının yararlı olacağı kanısına varılmıştır.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.417
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0030.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0040.001
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.003

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 head0.049
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.277 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueeArsiv - Adu (Adnan Menderes University)Same topicVeterinary Oncology ResearchFrench-language works237,207