Evaluation of multiple radiographic predictors of cartilage lesions in the hip joints of eight-month-old dogs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the radiographic methods that best predict the development of osteoarthritis in the hip joints of a cohort of dogs with hip dysplasia and unaffected dogs. ANIMALS: 205 Labrador Retrievers, Greyhounds, and Labrador Retriever-Greyhound crossbred dogs. PROCEDURE: Pelvic radiography was performed when the dogs were 8 months old. Ventrodorsal extended-hip, distraction, and dorsolateral subluxation (DLS) radiographs were obtained. An Orthopedic Foundation for Animals-like hip score, distraction index, dorsolateral subluxation score, and Norberg angle were derived from examination of radiographs. Osteoarthritis was diagnosed at the time of necropsy in dogs > or = 8 months of age on the basis of detection of articular cartilage lesions. Multiple logistic regression was used to determine the radiographic technique or techniques that best predicted development of osteoarthritis. RESULTS: A combination of 2 radiographic methods was better than any single method in predicting a cartilage lesion or a normal joint, but adding a third radiographic method did not improve that prediction. A combination of the DLS score and Norberg angle best predicted osteoarthritis of the hip joint or an unaffected hip joint. All models that excluded the DLS score were inferior to those that included it. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: A combination of the DLS score and Norberg angle was the best predictor of radiographic measures in 8-month-old dogs to determine whether a dog would have normal or osteoarthritic hip joints.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle