DIAGNOSTIC SENSITIVITY OF SUBJECTIVE AND QUANTITATIVE LARYNGEAL ULTRASONOGRAPHY FOR RECURRENT LARYNGEAL NEUROPATHY IN HORSES
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent laryngeal neuropathy (RLN) is the most common cause of laryngeal hemiplegia in horses and causes neurogenic atrophy of the intrinsic laryngeal muscles, including the cricoarytenoideus lateralis muscle. Recurrent laryngeal neuropathy results in paresis to paralysis of the vocal fold and arytenoid cartilage, which limits performance through respiratory compromise. Ultrasound has previously been reported to be a useful diagnostic technique in horses with RLN. In this report, the diagnostic sensitivity of subjective and quantitative laryngeal ultrasonography was evaluated in 154 horses presented for poor performance due to suspected upper airway disease. Ultrasonographic parameters recorded were: cricoarytenoideus lateralis echogenicity (subjective and quantitative), cricoarytenoideus lateralis thickness, vocal fold movement, and arytenoid cartilage movement. Ultrasonographic parameters were then compared with laryngeal grades based on resting and exercising upper airway endoscopy. Subjectively increased left cricoarytenoideus lateralis echogenicity yielded a sensitivity of 94.59% and specificity of 94.54% for detecting RLN, based on the reference standard of exercising laryngeal endoscopy. Quantitative left cricoarytenoideus lateralis echogenicity values differed among resting laryngeal grades I-IV. Findings from this study support previously published findings and the utility of subjective and quantitative laryngeal ultrasound as diagnostic tools for horses with poor performance.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».