Computed tomography of the elbow joint in clinically normal dogs
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use computed tomography (CT) to provide a detailed description of elbow joint structures in clinically normal dogs. ANIMALS: 6 clinically normal adult mixed-breed dogs weighing 24 to 37 kg and one 12-month-old Labrador Retriever weighing 27 kg. PROCEDURE: To perform CT of both elbow regions, dogs were anesthetized and placed in lateral recumbency. One- and 2-mm contiguous slices were obtained by use of a third generation computed tomographic scanner. Good resolution and anatomic detail were acquired from the computed tomographic images by use of a bone (window width, 3,500 Hounsfield units; window level, 500 Hounsfield units) and soft-tissue setting (window width, 400 Hounsfield units; window level, 66 Hounsfield units). After euthanasia, the forelimbs from the Labrador Retriever were removed and frozen in water at -18 degrees C. Elbow joints were sectioned into approximately 1-mm-thick slab sections by use of an electric planer. Anatomic sections were photographed and compared with the corresponding computed tomographic images. Computed tomographic reconstructions of the elbow joint were created in sagittal and dorsal planes. RESULTS: Structures on the computed tomographic images were matched with structures in the corresponding anatomic sections. The entire humeroradioulnar joint surface could be evaluated on the reconstructed images in the sagittal and dorsal plane. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Computed tomographic images provide full anatomic detail of the bony structures of the elbow joint in dogs. Muscles, large blood vessels, and nerves can also be evaluated. These results could be used as a basis for evaluation of computed tomographic images of the forelimbs of dogs with elbow joint injuries.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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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