Evaluation of risk factors for degenerative joint disease associated with hip dysplasia in German Shepherd Dogs, Golden Retrievers, Labrador Retrievers, and Rottweilers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether age, breed, sex, weight, or distraction index (DI) was associated with the risk that dogs of 4 common breeds (German Shepherd Dog, Golden Retriever, Labrador Retriever, Rottweiler) would have radiographic evidence of degenerative joint disease (DJD) associated with hip dysplasia. DESIGN: Cross-sectional prevalence study. ANIMALS: 15,742 dogs. PROCEDURE: Hips of dogs were evaluated radiographically by use of the ventrodorsal hip-extended view, the compression v ew, and the distraction view. The ventrodorsal hip-extended view was examined to determine whether dogs had DJD. For each breed, a multiple logistic regression model incorporating age, sex, weight, and DI was created. For each breed, disease-susceptibility curves were produced, using all dogs, regardless of age, and dogs grouped on the basis of age. RESULTS: Weight and DI were significant risk factors for DJD in all breeds. For German Shepherd Dogs, the risk of having DJD was 4.95 times the risk for dogs of the other 3 breeds combined. In all breeds, the probability of having DJD increased with age. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results indicated that the probability of having hip DJD increased with hip joint laxity as measured by use of DI. This association was breed-specific, indicating that breed-specific information on disease susceptibility should be incorporated when making breeding decisions and when deciding on possible surgical treatment of hip dysplasia.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle