Risk factors for medial meniscal injury in association with cranial cruciate ligament rupture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the significant risk factors for medial meniscal injury in naturally occurring cranial cruciate ligament rupture and to quantify the risk using multivariate analysis. METHODS: A retrospective case control study was performed of dogs that had undergone surgery for cranial cruciate ligament rupture. Data recorded included patient signalment (age, breed and sex), the duration of the lameness, the extent of the cranial cruciate ligament rupture (complete or partial) and the condition of the medial meniscus. Logistic regression was used to analyse the relationship between these variables and tears in the medial meniscus. RESULTS: One hundred and sixty-one of 443 stifles (36·3%) in 366 dogs had a medial meniscal tear. The risk of a medial meniscal tear was increased by 12·9 times in association with complete cranial cruciate ligament rupture (OR 12·9; 95% CI 6·8 to 24·2), by approximately 2·6% for each additional week of lameness (OR 1·026; 95% CI 1·009 to 1·043) and by approximately 1·4% for each additional kilogram of bodyweight (OR 1·014; 95% CI 1·000 to 1·028). Golden retrievers and Rottweilers were at increased risk and West Highland white terriers were at reduced risk of medial meniscal tears compared with Labrador retrievers. CLINICAL SIGNIFICANCE: To minimise the risk of medial meniscal tears, surgical stabilisation should not be unnecessarily delayed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».