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Enregistrement W2894257918 · doi:10.20546/ijcmas.2018.709.449

Computed Tomographic Diagnosis of Spinal Diseases in Dogs

2018· article· en· W2894257918 sur OpenAlexaboutno aff
S. Heera, Ba nu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Current Microbiology and Applied Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelographyIohexolSpinal cordSubarachnoid spaceComputed tomographicRadiologyDorsumSpinal canalContrast mediumRadiographyCalcificationNeurological deficitComputed tomographySurgeryAnatomyPathologyCerebrospinal fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computed Tomography is an noninvasive imaging method for diagnosis of vertebral and spinal cord lesions in small animals. There are retrospectively evaluated CT studies at nine dogs presented at Madras Veterinary College Teaching Hospital, Chennai with various degrees of neurological deficit and suspected with vertebral or spinal cord lesions. Out of these eight dogs, Different breeds including five Labrador retriever, one Daushand, one German shepherd and one Non-descriptive breed. All the dogs reported with neurological deficit were male. The mean age was 5.43 Yrs. CT studies were performed under general anesthesia, dorsal recumbency, without contrast medium in 4 dogs and with contrast medium Iohexol 0.22ml/Kg B.wt into subarachnoid space at occipito–atlantial junction (CT- Myelography) in 3 dogs. There were found one vertebral fracture, one vertebral fracture with luxation, three disc herniations, one extramedullary intradural tumor, one myelomalacia and one dural calcification. In conclusion CT is a valuable diagnostic tool for detection and characterization of spinal lesions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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