Effect of signalment on the presentation of canine patients suffering from cranial cruciate ligament disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of signalment on the incidence and presentation of patients suffering from cranial cruciate ligament disease. METHODS: Data relating to 426 dogs (44 breeds) that met specific selection criteria were obtained from the hospital archive (2002 to 2008). Cases were followed up for 2 years. RESULTS: The breeds most commonly presented with cranial cruciate ligament disease were Labrador retriever (16%), Rottweiler (15%), golden retriever (12%) and boxer (9%). Rottweilers were significantly more likely (69%; P=0·05) to develop and present with (50%; P=0·03) bilateral cranial cruciate ligament disease. Rottweilers presenting with cranial cruciate ligament disease were significantly younger (median 977 days; P<0·0001) than other breeds; golden retrievers being significantly older at presentation (median 1994 days; P=0·004). Neither sex nor neutered status significantly affected the incidence of developing (P=0·77 and P=0·30, respectively) or presenting with (P=0·62 and P=0·35, respectively) bilateral cranial cruciate ligament disease. Entire dogs were significantly younger than neutered dogs at presentation (P=0·0004). Entire female dogs presented significantly younger than neutered females (P=0·0002), entire males (P=0·01) and neutered males (P=0·0001). CLINICAL SIGNIFICANCE: Breed affects the incidence of developing and presenting with bilateral cranial cruciate ligament disease. Breed and sex both affect the age that patients present with cranial cruciate ligament disease.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».