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Enregistrement W2149694078 · doi:10.1111/j.1740-8261.2007.00291.x

STANDING MYELOGRAPHY IN THE HORSE USING A NONIONIC CONTRAST AGENT

2007· article· en· W2149694078 sur OpenAlexafffund
Patricia L. Rose, Sameeh M. Abutarbush, Wendy M. Duckett

Notice bibliographique

RevueVeterinary Radiology & Ultrasound · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesAtlantic Veterinary College
Mots-clésMyelographyMedicineSubarachnoid spaceMetrizamideContrast mediumIohexolHorseLumbosacral jointContrast (vision)RadiologySurgeryAnesthesiaCerebrospinal fluidSpinal cordPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standing myelography in the horse has been previously described. In that study, metrizamide was used and significant complications were reported. In recent years, the introduction of less-toxic nonionic contrast media has reduced the incidence of complications. This study was undertaken to determine whether standing myelography using a nonionic contrast medium could provide a diagnostic study and be performed safely in the equine patient. Standing myelography was performed in eight horses. The contrast medium used was iohexol. In five horses a myelogram of diagnostic quality was achieved; in one horse contrast flowed only to the level of C6 and in two horses contrast medium did not reach the cervical subarachnoid space. Owing to the difficulty in achieving good flow of the contrast medium in some horses, this procedure may be of limited utility. However, if puncture of the lumbosacral subarachnoid space can be achieved easily and quickly, standing myelography may be a clinically useful procedure. It may be attempted in cases in which the economic value of the patient makes myelography under general anesthesia impractical. In patients presenting for evaluation of ataxia it may be possible to perform a standing myelogram at the time of CSF sample collection from the lumbosacral space.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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