Radiographic Evaluation of Femoral Torsion and Correlation With Computed Tomographic Techniques in Labrador Retrievers With and Without Cranial Cruciate Ligament Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To (1) develop a technique to determine the anteversion angle (AA) of the femur on a single radiograph; (2) determine the correlation between this technique and other published radiographic and computed tomographic (CT) methods; and (3) compare the diagnostic outcome of these methods in determining the level at which femoral torsion occurred in Labrador Retrievers with cranial cruciate ligament (CCL) deficiency. STUDY DESIGN: Cross-sectional clinical study. ANIMALS: Mature pure-bred Labrador Retrievers (n = 30). METHODS: Pelvic limbs (n = 28) of 14 dogs without CCL deficiency were classified as control, whereas limbs of 16 dogs (18 limbs) with CCL deficiency were considered as diseased. Femoral torsion was evaluated using radiography and CT and variables were compared among limb groups by use of a mixed-model ANOVA, with P < .05 considered significant. RESULTS: There was a significant association between biplanar and lateral plane AAs but neither correlated with CT assessment of femoral torsion. On CT, a significant correlation was identified between overall AA and each of the distal, proximal, and femoral head trochanteric angles. Biplanar and lateral plane AAs did not differ between normal and CCL deficient limbs. On CT, overall and distal AAs were increased in CCL deficient limbs compared to control. CONCLUSION: Biplanar determination of femoral torsion can be estimated based on a single lateral radiograph but the results will be inaccurate as only CT identified and localized the site of femoral torsion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».