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Enregistrement W2997242319 · doi:10.3389/fvets.2019.00424

Goniometric Assessment in French Bulldogs

2019· article· en· W2997242319 sur OpenAlexaboutno aff
Maíra Rezende Formenton, Lidiane Gonçalves de Lima, Flávia Gardilin Vassalo, Jean Guilherme Fernandes Joaquim, Laryssa Petrocini Rosseto, Denise Tabacchi Fantoni

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoniometerTarsus (eyelids)MedicineRange of motionInclination angleRadiographyOrthodonticsTarsal JointElbowHip flexionAnatomyPhysical therapySurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Goniometry is a low-cost, user-friendly and widely available technique used by different veterinary medicine professionals to estimate joint range of motion (ROM). Studies providing breed-specific reference ranges for goniometric measurements are scarce and there is a lack of information regarding joint angles in French Bulldogs. This prospective study set out to determine normal ROM for the carpus, elbow, shoulder, tarsus, stifle and hip joints in healthy, adult French Bulldogs using goniometry. We hypothesized ROM would be similar in this and other dog breeds. Twenty dogs met the inclusion criteria. Sample size was calculated using power analysis based on previous studies. Goniometric measurements were made by a single examiner. Limbs were measured in random order and three measurements made per joint. Dogs were not sedated. Joint angles measured in French Bulldogs in this study were similar to those reported in Labrador Retrievers (shoulder, carpal, and tarsal flexion), Rottweilers (shoulder, carpus, and hip flexion), and Dachshunds (hip, stifle, and tarsal flexion). Similar flexion angles and ROM were detected in right and left limb joints. Findings of this study suggest similar ROM in French Bulldogs and other dog breeds. Lack of radiographic assessment and the fact that goniometric measurements were made by a single examiner were the major limitations of this study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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