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Enregistrement W2999800848 · doi:10.1111/vsu.13375

Diagnostic needle arthroscopy of the tarsocrural joint in standing sedated horses

2020· article· en· W2999800848 sur OpenAlexaff
Dimitri T. N. Kadic, Alvaro G. Bonilla

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthroscopySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop and assess a needle arthroscopic technique to diagnose conditions of the tarsocrural joint (TCj) in standing sedated horses. STUDY DESIGN: Experimental study. SAMPLE POPULATION: Six cadaveric hind limbs (phase 1) and six healthy horses (Phase 2). METHODS: In phase 1, each TCj was examined with a 1.2-mm-needle arthroscope. Suitability of the needle arthroscope and degree of joint visualization with traditional arthroscopic approaches were assessed. In phase 2, the feasibility of the procedure was assessed in six standing healthy horses. A custom-made splint and base were developed to maintain joint flexion during the procedure. RESULTS: Thorough evaluation of the dorsal intra-articular structures of the TCj via dorsomedial and dorsolateral approaches was possible in both phases. The procedure was feasible, quickly performed, and well tolerated by all horses. Complications consisted of moderate movement (2/6 horses) and hemarthrosis (3/6 horses). CONCLUSION: Diagnostic standing needle arthroscopy of the TCj allowed thorough evaluation of the dorsal aspect of the joint while avoiding the cost and risks associated with general anesthesia. Inadvertent puncture of the dorsomedial vasculature with the cannula and obturator led to significant hemarthrosis. CLINICAL IMPACT: Needle arthroscopy of the TCj offers an alternative diagnostic tool when traditional imaging techniques (radiography and ultrasonography) are unrewarding or nondiagnostic. The technique is conceived mainly for diagnostic purposes, but its use during short interventions warrants investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,101 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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