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Enregistrement W2647216613 · doi:10.33915/etd.6277

Phenotypic and genotypic characterization of lumbosacral stenosis in Labrador retrievers

2016· dissertation· en· W2647216613 sur OpenAlexaboutno aff
Meenakshi Mukherjee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVirginia-Maryland College of Veterinary MedicineWest Virginia UniversityArmy Research OfficeUniversity of PennsylvaniaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésLumbosacral jointMedicineDysplasiaRadiographyRadiologyStenosisHip dysplasiaMagnetic resonance imagingAnatomyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lumbosacral stenosis (LS) is a structural narrowing of the spinal canal in the canine lumbosacral spine. Large-sized working and sporting dog breeds such as Labrador retrievers are predisposed for reasons that are incompletely understood. Early diagnosis is essential for maximizing the quality of life, and minimizing the likelihood of early retirement in working dogs. Lumbosacral stenosis is usually considered to be a condition associated with degenerative changes observed with normal aging, however presence of the disease in young and middle aged working dogs has also been reported. This leads to the probable theory that some dogs in large breeds like Labrador retrievers might be genetically pre-disposed to LS.;Radiographic screening is common practice for agencies that purchase, train, and use working dogs. Dogs with morphologic traits such as canine hip dysplasia, canine elbow dysplasia, and transitional lumbosacral vertebrae are commonly rejected. However radiographs are insensitive for detecting LS. Advanced imaging methods such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) and the current standard diagnostic tests for detection of LS. These modalities are considered to be complimentary, with each offering different strengths for visualization of bony and soft tissue structures. For working dogs, computed tomography offers advantages of greater availability and the faster scanning times that allow the use of reversible sedation. Qualitative CT phenotyping is a standard method for clinical diagnosis of LS in dogs. However, for research purposes, a method for quantitative phenotyping of LS would also be beneficial. There is a lack of published evidence for a consensus on any such quantitative CT phenotypic traits in humans or dogs. In the first study, we developed one such quantitative trait using CT imaging in a sample of 25 Labrador retrievers---fat area ratio or FAR (ratio of the vertebral canal fat area content in a transverse slice to the vertebral body area in the same transverse slice). This measurement was found to have good agreement with the standard qualitative assessment of LS (as made by a certified veterinary radiologist); and we propose that FAR can be used to quantify LS especially in a research capacity.;Lumbar spinal stenosis (LSS) is a human condition that is often considered to be orthologous to canine LS. Genetic studies in humans have shown promise in identification of possible genetic factors that might be associated with LSS. The predominant genetic approach for research in canine LS has been pedigree analysis especially in the German shepherds;

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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