Measurement of Ulnar Subtrochlear Sclerosis Using a Percentage Scale in Labrador Retrievers with Minimal Radiographic Signs of Periarticular Osteophytosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report the development of a measurement method for quantifying ulnar subtrochlear sclerosis (STS) in Labrador Retrievers. STUDY DESIGN: Prospective blinded study. SAMPLE POPULATION: Radiographs of Labrador Retrievers elbows (n=30) with minimal radiographic signs of periarticular osteophytosis. METHOD: Measurement of STS as a % of the distance between 2 standardized radiographic landmarks (%STS) was developed. Mediolateral radiographic projections of flexed elbows were collected from 2 cohorts termed diseased (n=15; confirmed disease of the medial coronoid process) and control (n=15; free from clinically evident disease). Five observers blindly assessed each radiograph for radiographic technique, elbow positioning, periarticular osteophytosis, and STS, which, if present, was measured and assigned a %STS score. Intraobserver and interobserver variations in measuring STS and the ability to differentiate study cohorts were assessed using receiver operator curve (ROC) characteristics. A P-value of <.05 was considered significant. RESULTS: Median %STS for diseased elbows was 47% (range, 0-74%) and 0% (range, 0-62%) for control elbows. Correlations were not significantly different between each observer's assessments of %STS, with a median Spearman's P-value of .75 (range, .67-.86). All observers differentiated the 2 cohorts with "fair-good" accuracy, with a median ROC value of 0.81 (range, 0.75-0.88). CONCLUSION: Measurement of %STS in Labrador Retrievers was repeatable for each observer and repeatable between observers. CLINICAL RELEVANCE: A method for measuring STS allows comparison of Labrador Retrievers of different sizes, is easy to perform, and could be used to investigate the clinical significance of STS in this breed.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».