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Enregistrement W2091426770 · doi:10.1111/j.1532-950x.2005.00104.x

A Dorsal Approach for the Removal of the Nasal Septum in the Horse

2005· article· en· W2091426770 sur OpenAlexaff
Ryan W Shoemaker, David G. Wilson, P. B. Fretz

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHorseNasal septumDorsumAnatomyNosePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe and evaluate a technique involving a dorsal approach for the removal of the nasal septum in adult horses. STUDY DESIGN: Retrospective clinical study. ANIMALS: Four client-owned horses. METHODS: Access for partial nasal septum resection was through a dorsal nasal bone flap. Septum resection was performed because of reduced airflow from septal deviation and/or thickening caused by traumatic insult or neoplasia. Preoperative clinical signs and diagnostic results were recorded. Intra- and postoperative complications were noted and follow-up information was obtained from telephone interviews of owners or by clinical examination. RESULTS: The abnormal segment of the nasal septum was completely removed in all horses. A dorsal nasal bone flap approach provided excellent access to the septum and allowed immediate control of hemorrhage; blood transfusion was not needed. Cosmetic results were considered good to excellent by owners and horses returned to their previous level of work without perceived limitations associated with airway function. CONCLUSIONS: Nasal septum resection by the dorsal approach permits good observation of the abnormal septum, and provides exposure that facilitates removal of nasal masses and reduction of depression fractures with minimal complications. CLINICAL RELEVANCE: A dorsal nasal bone flap approach should be considered for horses that require nasal septum resection because it can be achieved with minimal hemorrhage, good cosmetic results, and return to function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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