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Enregistrement W1977665595 · doi:10.3415/vcot-13-05-0085

Lumbosacral foraminal ratios and areas using MRI in medium-sized dogs

2014· article· en· W1977665595 sur OpenAlexaff
Russell L. Tucker, N. Fitzpatrick, Debbie Reynolds

Notice bibliographique

RevueVeterinary and Comparative Orthopaedics and Traumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLumbosacral jointMagnetic resonance imagingCadaverBody weightDecompressionForamenAnatomyRadiologyNuclear medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine conventional magnetic resonance imaging planes of the lumbosacral foramina to obtain objective measurements of foraminal size in medium-sized (20-28 kg) normal dogs. METHOD: Ten canine cadavers were evaluated using magnetic resonance imaging in neutral, flexed and extended position. Foraminal ratios, areas and lumbosacral angles were calculated and their relationship to body weight was evaluated. RESULTS: Foraminal ratios were found to be independent of body weight in medium sized dogs (p >0.42). Foraminal areas were dependent on body weight (p <0.05). Flexion and extension were shown to significantly change both the foraminal ratio and area. CLINICAL SIGNIFICANCE: Lumbosacral foraminal stenosis is common in working dogs. Foraminal ratios were evaluated in medium-sized dogs and were found to be independent of body weight, which may provide objective evaluation of surgical decompression techniques if calculated pre- and post-surgery. Foraminal areas were not independent of body weight.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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