Investigation of white line separation under load in bovine claws with and without toe-tip necrosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the degree of white line separation created by increasing physiologic loads between bovine claws with and without toe-tip necrosis (TTN). SAMPLE: Cadaveric bovine hind limbs with (n = 10) and without (10) TTN. PROCEDURES: Hind limbs in which 1 or both claws had evidence of apical white line separation were considered to have TTN. Hind limbs in which neither claw had evidence of white line separation were considered controls. Each hind limb was mounted in a materials testing system with the bottom surface of the hoof angled at approximately 5° to the horizontal plane such that the apex of the claws made initial contact with the clear testing surface to simulate physiologic loading conditions. A digital camera mounted underneath the testing surface was used to obtain images of the bottom of the hoof during the application of each of 3 increasing static loads (1, 2, and 3 kN). The images were analyzed with commercial image-processing software to quantify white line separation area. RESULTS: White line separation area was significantly greater for claws with TTN than for control claws and increased as the applied load increased. White line separation was almost nonexistent in control claws and was not affected by increasing load. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggested that mechanical loading exacerbated TTN, but compressive loading alone, even at excessive levels, did not initiate the condition. Interventions (eg, hoof blocks) that decrease loading of affected claws may be beneficial for the treatment of TTN at its earliest stages.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».