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Enregistrement W1778454304 · doi:10.3415/vcot-14-03-0051

Kinematic gait analysis of the canine thoracic limb using a six degrees of freedom marker set

2014· article· en· W1778454304 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandre Caron, A. Caley, M. Farrell, N. Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueVeterinary and Comparative Orthopaedics and Traumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKinematicsGaitGait analysisPhysical medicine and rehabilitationAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine if the use of a six degrees of freedom marker set would allow new kinematic data of the canine thoracic limbs to be calculated. To identify any significant differences in thoracic limb gait patterns in all planes of motion, between the normal canine population and patients with confirmed medial coronoid disease (MCD). METHOD: Two groups of dogs were selected representing the normal Labrador Retriever population (n = 13) and Labrador Retrievers with confirmed MCD (n = 13). Normal dogs had "normal" hip and elbow radiographic scores in line with the International Elbow Working Group and British Veterinary Association guidelines. Medial coronoid disease was confirmed using arthroscopy after kinematic analysis was performed with a six degrees of freedom marker set. RESULTS: The diseased elbow was nine degrees more extended between 43%-55% of the gait cycle and 16° more supinated prior, early during and after foot strike. The antebrachium was nine degrees more supinated during foot strike and three degrees more abducted during early stance. None of the other parameters were significantly different. CLINICAL SIGNIFICANCE: The use of a six degrees of freedom marker set made it possible for the elbow and antebrachium to be reliably tracked in more than one plane of motion. Significant differences were identified between the normal canine population and those affected by MCD. These data may help elucidate biomechanical factors contributing to aetiopathogenesis of MCD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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