Synovial Fluid Analysis in Cattle: A Review of 130 Cases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare synovial fluid characteristics of cattle with infectious and noninfectious arthritis. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. ANIMAL OR SAMPLE POPULATION: 130 cattle. METHODS: Synovial fluid was analyzed for total nucleated cell count (NCC), absolute number and percentages of polymorphonuclear (PMN) and mononuclear cells, total protein (TP) concentration, and specific gravity. Cattle were categorized as having infectious or noninfectious arthritis based on physical and lameness examinations, joint radiographs, and microbial culture results. Kruskal-Wallis 1-way analysis of variance was used to compare synovial fluid analysis data from different categories. Selection of cut-off values for the calculation of likelihood ratios, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values was based on examination of the distribution of the data using histograms. RESULTS: Cattle with infectious arthritis had significantly higher numbers of total NNC, PMN cells, TP concentration, and specific gravity (P = .0001) and a significantly higher percentage of PMN cells compared with cattle with noninfectious arthritis (P = .0001). The percentage of mononuclear cells was significantly higher in cattle with noninfectious arthritis (P = .0001). CONCLUSIONS: Synovial fluid analysis is useful for differentiation of infectious and noninfectious causes of joint disease in cattle. CLINICAL RELEVANCE: Cattle with a synovial fluid total NCC > 25,000 cells/microL, a PMN cell count > 20,000 cells/microL or more than 80% PMN cells, and TP > 4.5 g/dL should be considered to have infectious arthritis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».