Face validity of a proposed tool for staging canine osteoarthritis: Canine OsteoArthritis Staging Tool (COAST)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteoarthritis (OA) is a common, progressive degenerative disease of synovial joints. It can develop subsequent to an acquired disorder such as joint trauma but is primarily driven by developmental orthopedic disease in young dogs. Therefore, it is essentially characterised as an early onset but lifelong disease that worsens with age. Early intervention using a multi-modal drug and non-drug approach, with or without surgery as required, has the greatest potential for the most effective management of the disease. Timely implementation of a continuing care plan provides an opportunity to slow the rate of deterioration by reducing the negative impacts of OA-associated pain, encouraging appropriate levels of activity and improving strength and posture. Unfortunately, many dogs are presented to veterinary clinics only when marked behavioural changes are observed and substantial deterioration of the musculoskeletal and somatosensory systems has already occurred. To assist veterinarians with early and stage-specific diagnosis of OA in dogs, the authors present a proposed, practical diagnostic aid called 'COAST' (Canine OsteoArthritis Staging Tool) with face validity. As indicated by the successful implementation of staging systems for other companion animal diseases, it is expected that standardized staging of OA in dogs will help guide disease management plans and improve monitoring. The items used to construct COAST have been developed using consensus opinion of international experts from nine countries, who are actively working in the fields of small animal orthopaedics, anaesthesia and pain management. Further validation (test-retest, discriminatory ability, responsiveness, criterion validation) of the tool under field conditions is now required and the authors invite input.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle