Detection of meniscal tears by arthroscopy and arthrotomy in dogs with cranial cruciate ligament rupture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate and compare detection of meniscal tears associated with cranial cruciate ligament insufficiency by either arthroscopy or arthrotomy. METHODS: A retrospective, cohort study was completed with stifles (n = 531) of dogs with cranial cruciate ligament rupture. Either a medial parapatellar arthrotomy or an arthroscopy procedure was performed and groups were compared for significant differences in meniscal tears detected using logistic regression analysis. RESULTS: Arthroscopy was performed on 58.8% and arthrotomy on 41.2% of the stifles. In total, 44.4% of the examined stifles had meniscal tears. Meniscal tears were found in 38.8% of the stifles examined by arthrotomy, and 48.4% of those examined by arthroscopy. Overall, the rate of detection of a meniscal tear was significantly different (p = 0.019) between the groups, and meniscal tears were observed more frequently by arthroscopy than by arthrotomy (odds ratio 1.54; 95% confidence interval 1.07 - 2.22). CLINICAL SIGNIFICANCE: These results suggest that arthroscopy may be more sensitive than arthrotomy for detection of meniscal pathology in clinical patients. However, these results must be interpreted with caution since this was a retrospective study. Randomized prospective clinical studies are required to further test this hypothesis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».