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Enregistrement W2772095828 · doi:10.1080/01652176.2017.1415488

Development of two surgical approaches to the pituitary gland in the Horse

2017· article· en· W2772095828 sur OpenAlexaff
James L. Carmalt, Brian A. Scansen

Notice bibliographique

RevueVeterinary Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePituitary glandMinimally invasive proceduresCadaverSurgeryOsteotomyHorseCavernous sinusBiologyHormoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current treatment of equine pituitary pars intermedia dysfunction (PPID) requires daily oral medication. Minimally invasive surgical palliation of this condition is appealing as a single treatment to alleviate the clinical signs of disease, dramatically improving the welfare of the horse. OBJECTIVE: To develop a surgical approach to the equine pituitary gland, for subsequent treatment of PPID. STUDY DESIGN: A cadaver study to develop methodology and a terminal procedure under anaesthesia in the most promising techniques. ANIMALS AND METHODS: Four surgical approaches to the pituitary gland were investigated in cadaver animals. A ventral trans-basispheniodal osteotomy and a minimally invasive intravenous approach via the ventral cavernous sinus progressed to live horse trials. RESULTS: Technical complications prevented the myeloscopic and trans-sphenopalatine sinus techniques from being successful. The ventral basisphenoidal osteotomy was repeatable and has potential if an intra-operative imaging guidance system could be employed. The minimally invasive approach was repeatable, atraumatic and relatively inexpensive. CONCLUSIONS: A minimally invasive surgical approach to the equine pituitary gland is possible and allows for needle placement within the target tissue. More work is necessary to determine what that treatment might be, but repeatable access to the gland has been obtained, which is a promising step.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,021 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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