THE USE OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING IN EVALUATING HORSES WITH SPINAL ATAXIA
Notice bibliographique
Résumé
To determine the accuracy of magnetic resonance imaging for diagnosing cervical stenotic myelopathy in horses, 39 horses with spinal ataxia and 20 control horses underwent clinical and neurologic examinations, cervical radiographs, euthanasia, magnetic resonance (MR) imaging of the cervical spine and necropsy. Twenty-four horses were diagnosed with cervical stenotic myelopathy, 5 with cervical vertebral stenosis, 7 with idiopathic ataxia, 3 horses had other causes of ataxia, and 20 were controls. The MR images were assessed for spinal cord intensity changes, presence of spinal cord compression, spinal cord compression direction, shape of spinal cord, and the presence of synovial cysts, joint mice, and degenerative joint disease. The height, width, and area of the spinal cord, dural tube and vertebral canal were measured. The identification of spinal cord compression on MR images was significantly different in horses with cervical stenotic myelopathy (P < 0.02), but in the cervical stenotic myelopathy group the identification of spinal cord compression on MR images had poor to slight agreement with histopathologic evidence of compression (κ = 0.05). Horses with cervical stenotic myelopathy were more likely to have a T2 hyperintensity in the spinal cord (P < 0.05). Horses with cervical stenotic myelopathy or cervical vertebral stenosis were more likely to have degenerative joint disease than control horses or horses with other or idiopathic ataxia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».