Evaluation of a scoring system based on conformation factors to predict cranial cruciate ligament disease in Labrador Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association of a radiographic score derived from tibial plateau angle (TPA) and femoral anteversion (FAA) with an outcome of cranial cruciate ligament deficiency (CCLD) in large dogs. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. ANIMALS: 167 Labrador Retrievers. METHODS: Hind limbs of sound Labrador Retrievers over 6 years of age were considered at low risk for CCLD. Limbs were considered high risk for CCLD if they were affected or predisposed (sound contralateral limb in dogs with unilateral CCLD). The radiographic CCLD score was calculated for each limb. The TPA, FAA, and CCLD scores were compared between limbs of the same dog and between risk categories. A contingency table was used to evaluate the association of the CCLD score with the CCLD status of limbs. RESULTS: TPA, FAA, and CCLD scores were greater in limbs categorized as high risk for CCLD than in normal limbs. The sensitivity and specificity of the CCLD score was 87% and 79%, respectively. The positive predictive value was 69% and the negative predictive value was 92%. Scores were similar between paired right and left limbs, but did not agree for predicted status in 14/106 dogs. DISCUSSION: Our study supports an association between TPA, FAA, and CCLD in Labrador Retrievers. The negative predictive value of the CCLD score supports its application for screening dogs considered at low risk for CCLD. Positive CCLD scores should be interpreted with caution and the status of a dog may be undetermined if scores obtained on each limb disagree.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».