Use of CT to evaluate and compare intranasal features in brachycephalic and normocephalic dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate and compare nasal mucosal contact, septal deviation and caudal aberrant nasal turbinates in brachycephalic and normocephalic dogs using computed tomography. METHODS: Dogs without nasal disease and having undergone computed tomography scan of the head (plica alaris to the cribiform plate) were retrospectively selected and divided into brachycephalic and normocephalic groups. Eighteen brachycephalic and 32 normocephalic dogs were included. Anatomic criteria were used to locate predetermined pairs of intranasal structures and nasal mucosal contact was described as present or absent for each site. Septal deviations were identified and measured using angle of septal deviation. Caudal aberrant nasal turbinates were identified and categorised when present. RESULTS: Prevalence of nasal mucosal contact was significantly higher in brachycephalic dogs. No significant difference was seen in prevalence or in angle of septal deviation between groups. Prevalence of caudal aberrant nasal turbinates was significantly higher in brachycephalic dogs. CLINICAL SIGNIFICANCE: Nasal mucosal contact and caudal aberrant nasal turbinates were significantly more prevalent in brachycephalic dogs than in normocephalic dogs in our study. Computed tomography can be a valuable aid in obtaining data on nasal mucosal contact, caudal aberrant nasal turbinates and septal deviations. Combination of computed tomography with endoscopy and functional airway testing would be useful to further evaluate the correlation between intranasal features and symptoms of brachycephalic airway syndrome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».