Evaluation of multiple radiographic predictors of cartilage lesions in the hip joints of eight-month-old dogs
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».