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Enregistrement W3004202282 · doi:10.3389/fvets.2020.00021

Magnetic Resonance Imaging Findings in 13 Neurologic Pot-Bellied Pigs

2020· article· en· W3004202282 sur OpenAlexaff
Aude Castel, Vincent Doré, Mariana Vigeral, Silke Hecht

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Dysraphism and Malformations
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSyringomyeliaMagnetic resonance imagingRadiologyCoronal planeCauda equina syndromeSpinal cordPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports the magnetic resonance imaging (MRI) findings in thirteen pot-bellied pigs presented to our institution with neurological deficits. Nine pigs had abnormal MRI findings (7 with spinal cord localization and 2 with brain localization), with three of them having histopathological confirmation of the diagnoses. MRI diagnoses included a myopathy suspected to be secondary to Erysipelothrix rhusiopathiae, a round cell neoplasia involving the vertebral canal, myelomalacia, a cervical cyst like like extradural lesion, pelvic fracture with secondary cauda equina involvement, two cases of fibrocartilaginous embolism or acute non-compressive nucleus pulposus extrusion, multifocal brain infarcts, and a cystic fourth ventricle dilation resulting in obstructive hydrocephalus and syringomyelia. Four pigs had normal MRI studies, with one of them ultimately diagnosed with idiopathic vestibular disease. This retrospective study illustrates the wide variety of diagnoses achieved with MRI of the head or vertebral column in pigs, several of them having never been described in this species. Some of the conditions identified had a good outcome. This justifies using MRI as an ante-mortem diagnostic tool as it can provide relevant information about the prognosis which can significantly influence treatment recommendations. Our findings suggest that MRIshould be considered as a valuable imaging modality, when feasible, in pigs with neurological deficits.

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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