Meniscal tears in horses: an evaluation of clinical signs and arthroscopic treatment of 80 cases
Notice bibliographique
Résumé
REASONS FOR PERFORMING STUDY: There is little published information available describing clinical signs, arthroscopic findings and prognosis of meniscal injuries in horses. OBJECTIVES: To evaluate the effect on the outcome not only of the arthroscopic findings and treatment, but also of the clinical and radiographic signs in these horses. METHODS: The following were recorded for each case: the meniscal injury, graded according to severity; clinical and radiographic findings prior to surgery; any concurrent injury in the joint seen at arthroscopy. The effect of these factors and the grade of injury on the outcome were analysed using Fisher's exact test or Chi-square analysis. Only horses whose meniscal injury was judged to be the primary cause of lameness were included in the series. RESULTS: A series of 80 meniscal injuries were diagnosed and treated arthroscopically by the authors at the Liphook Equine Hospital and 47% of horses returned to full use. Statistically, poor prognosis was associated with increasing severity of the meniscal injury, the presence of concurrent articular cartilage lesions and radiographic abnormalities in the joint. Arthroscopic treatment of many lesions was limited by the inaccessibility of parts of the femorotibial joint. POTENTIAL RELEVANCE: Further work is required to improve and evaluate arthroscopic techniques for the treatment of these injuries.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».