Prevalence of cranial cruciate ligament rupture in a population of dogs with lameness previously attributed to hip dysplasia: 369 cases (1994–2003)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of cranial cruciate ligament rupture (CCLR) in dogs with lameness previously attributed to canine hip dysplasia (CHD). DESIGN: Retrospective study. ANIMALS: 369 client-owned dogs. PROCEDURES: Hospital medical records from 1994 to 2003 were reviewed for dogs in which the referring veterinarian had diagnosed hip dysplasia or hip pain. Dogs were designated as having hind limb lameness because of partial or complete CCLR or CHD. RESULTS: 8% of dogs were sexually intact females, 43% were spayed females, 14% were sexually intact males, and 35% were castrated males. Mean age was 3.8 years (range, 3 months to 15 years). The most common breeds were the Labrador Retriever (21%), German Shepherd Dog (13%), and Golden Retriever (11%). The prevalence of CCLR as the cause of hind limb lameness was 32% (95% confidence interval, 27.2% to 36.8%). The distribution of CCLR among hind limbs was left (29%), right (28%), and bilateral (43%). Of 119 dogs with CCLR, 94% had concurrent radiographic signs of CHD, 92% had stifle joint effusion, and 81% had a cranial drawer sign. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: On the basis of the high prevalence of CCLR in dogs referred for lameness because of CHD, it is important to exclude other sources of stifle joint disease before making recommendations for treatment of CHD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».