Update of a Retrospective Cohort Study of Changes in Hip Joint Phenotype of Dogs Evaluated by the OFA in the United States, 1989–2003
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there has been improvement in canine hip joint phenotype classifications of dogs whelped from 1989 to 2003 by the Orthopedic Foundation for Animals (OFA), by examining results of radiographic evaluations and identifying any trends in percentages of dogs classified as having desirable hip joint phenotypes. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. SAMPLE POPULATION: OFA radiographic classifications (n=431,483) on dogs whelped between 1989 and 2003. METHODS: Numbers and percentages of dogs classified by hip joint phenotypes were determined for 2-year cohorts. Differences between breeds and sexes were assessed using the Fisher's exact test, and odds ratios with 95% confidence intervals were calculated to express associations. The Cochran-Armitage test for trend was calculated to identify significant trends over time. RESULTS: There were statistically significant (P<.05) increases in the proportion of all breeds of dogs evaluated as excellent and good from 1993 to 2003, controlling for gender and age at evaluation. Labrador Retrievers, Bernese Mountain Dogs, and Rottweilers had the highest proportions of excellent and good scores, and the highest rates of improvement in excellent and good scores were seen in Bernese Mountain Dogs and Rottweilers. CONCLUSIONS: Results support the contention that there have been improvements in hip joint phenotype classifications in dogs in the United States since the previous study (1989-1992), through increases in the proportion of dogs receiving excellent and good classifications. CLINICAL RELEVANCE: Hip joint phenotype classifications can be used by dog breeders to develop breeding programs to improve the hip joints of future generations of dogs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».