Influence of Changes in Body Weight on Peak Vertical Force in Osteoarthritic Dogs: A Possible Bias in Study Outcome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Force platform gait analysis is a recognized clinical evaluation tool that captures and documents the in vivo pathomechanics of osteoarthritis (OA). In a clinical trial designed to evaluate the impact of 2 specific diets, an increase in body weight (BW) was observed in lame client-owned dogs. Covariance analysis was used to evaluate the interference of BW changes toward the evolution of peak vertical force (PVF) values. These secondary findings are reported in this study. STUDY DESIGN: Prospective study. ANIMALS: Lame dogs (n=26). METHODS: Dogs with radiographic evidence of OA and low PVF values were fed with 2 specific diets for 30 and 60 days. PVF and BW were recorded at baseline, day 30 (D30), and D90. RESULTS: Mean (+/-SD) PVF values (%BW) did not differ significantly over time (D0: 63.9+/-17.2; D30: 65.5+/-17.4; and D90: 66.5+/-20.1). In contrast, BW (kg) was significantly higher at D90 (41.3+/-7.9) when compared with D30 (39.9+/-8.4) and D0 (40.0+/-8.7). Upon covariance analyses, BW changes interfere significantly with PVF values already normalized in %BW (P=.013). Values of PVF adjusted using BW as a covariate were then 63.4+/-17.1 (D0), 65.0+/-17.3 (D30), and 67.6+/-20.5 (D90), whereas D90 was significantly higher than D0. CONCLUSION: These findings highlighted the interference of changes in BW toward locomotor function of OA dogs when using PVF values normalized in %BW. Exacerbation of lameness when a gain in BW occurred was also sustained, raising a possible bias in clinical study outcomes. CLINICAL RELEVANCE: A BW increase in dogs with OA could exacerbate a preexisting lameness and induce a bias in clinical trials.
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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 | 0,038 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».