Development of a Cadaveric Model for Arthrocentesis
Notice bibliographique
Résumé
This article reports the development of a novel cadaveric model for future use in teaching arthrocentesis. In the clinical setting, animal safety is essential and practice is thus limited. Objectives of the study were to develop and compare a model to an unmodified cadaver by injecting one of two types of fluids to increase yield. The two fluids injected, mineral oil (MO) and hypertonic saline (HS), were compared to determine any difference on yield. Lastly, aspiration immediately after (T1) or three hours after (T2) injection were compared to determine any effect on diagnostic yield. Joints used included the stifle, elbow, and carpus in eight medium dog cadavers. Arthrocentesis was performed before injection (control) and yield measured. Test joints were injected with MO or HS and yield measured after range of motion (T1) and three hours post injection to simulate lab preparation (T2). Both models had statistically significantly higher yield compared with the unmodified cadaver in all joints at T1 and T2 (p<.05) with the exception of HST2 carpus. T2 aspiration had a statistically significant lower yield when compared to T1HS carpus, T1HS elbow, and T1MO carpus. Overall, irrespective of fluid volume or type, percent yield was lower in T2 compared to T1. No statistically significant difference was seen between HS and MO in most joints with the exception of MOT1 stifle and HST2 elbow. Within the time frame assessed, both models were acceptable. However, HS arthrocentesis models proved appropriate for student trial due to the difficult aspirations with MO.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».