Computed Tomographic Analysis of Ventral Atlantoaxial Optimal Safe Implantation Corridors in 27 Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Ventral atlantoaxial stabilization techniques are challenging surgical procedures in dogs. Available surgical guidelines are based upon subjective anatomical landmarks, and limited radiographic and computed tomographic data. The aims of this study were (1) to provide detailed anatomical descriptions of atlantoaxial optimal safe implantation corridors to generate objective recommendations for optimal implant placements and (2) to compare anatomical data obtained in non-affected Toy breed dogs, affected Toy breed dogs suffering from atlantoaxial instability and non-affected Beagle dogs. Methods Anatomical data were collected from a prospectively recruited population of 27 dogs using a previously validated method of optimal safe implantation corridor analysis using computed tomographic images. Results Optimal implant positions and three-dimensional numerical data were generated successfully in all cases. Anatomical landmarks could be used to generate objective definitions of optimal insertion points which were applicable across all three groups. Overall the geometrical distribution of all implant sites was similar in all three groups with a few exceptions. Clinical Significance This study provides extensive anatomical data available to facilitate surgical planning of implant placement for atlantoaxial stabilization. Our data suggest that non-affected Toy breed dogs and non-affected Beagle dogs constitute reasonable research models to study atlantoaxial stabilization constructs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».