Patellar luxation in 70 large breed dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To report the signalment, history, clinical features, and outcome in dogs weighing greater than 15 kg, treated surgically and non-surgically for patellar luxation. Risk factors for the development of patellar luxation, postoperative complications, and outcome were evaluated. METHODS: Details regarding signalment, bodyweight, breed, aetiology, unilateral or bilateral luxation, duration of lameness, grade of luxation, direction of luxation, grade of lameness at presentation, concomitant cranial cruciate ligament rupture, method of treatment, surgical technique, surgeon, and complications were obtained from the medical records. Outcome was graded as excellent, good, fair, or poor, according to the degree of lameness. RESULTS: Seventy dogs (45 males and 25 females) were included. Thirty-five had bilateral luxations (105 limbs). Mean age was two years, and mean weight was 30 kg. The relative risk for Labrador retrievers was 3.3 (P<0.001). All luxations were developmental. Luxations were medial in 102 stifles and lateral in three. Fourteen stifles had concomitant cranial cruciate ligament rupture. As the grade of patellar luxation increased, so did the grade of lameness (P<0.001). Surgery was performed in 70 stifles, and outcome was excellent/good in 94 per cent and fair/poor in 6 per cent of stifles. Complications occurred in 29 per cent of stifles, and increasing bodyweight was found to be a risk factor (P=0.03). Thirty-five stifles were managed non-surgically, and outcome was excellent/good in 86 per cent and fair/poor in 14 per cent of stifles. CLINICAL SIGNIFICANCE: In view of the potential risk of postoperative complications, all surgically treated cases of patellar luxation in large breed dogs should be managed with a femoral trochleoplasty, a tibial tuberosity transposition (stabilised with K-wires and a tension band wire), and soft tissue releasing and tightening procedures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».