Computed tomographic findings of dental disease in domestic rabbits (Oryctolagus cuniculus): 100 cases (2009–2017)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the CT findings and epidemiological features of acquired dental disease in rabbits. ANIMALS: ). PROCEDURES: Medical records were searched to identify rabbits that underwent skull CT for any reason from 2009 to 2017. History, signalment, and physical examination findings were recorded. The CT images were reevaluated retrospectively for evidence of dental disease and graded according to a previously described system (from 1 [no evidence of disease] to 5 [severe dental disease]) for acquired dental disease in rabbits, and an overall (mean) grade was assigned. Descriptive analyses were performed. Factors were assessed for associations between dental disease grade and malocclusion stage. RESULTS: Common findings included premolar or molar tooth curvature in transverse (n = 100 rabbits) and sagittal (95) planes, apical elongation of premolar or molar teeth (99), sharp dental points (93), deformation of the mandibular canal (82), and periodontal ligament space widening (76). Acquired dental disease was classified as grade 1 (n = 2 rabbits), 2 (60), 3 (14), 4 (4), or 5 (20). Most CT findings were significantly correlated with each other. Agreement of grades was fair between left- and right-sided quadrants and between maxillary and mandibular quadrants. Age was associated with increasing dental disease grade and malocclusion stage (proportional ORs, 1.21 and 1.32/y, respectively). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Fair agreement in disease grades between dental quadrant pairs indicated a degree of asynchrony in the development of dental disease. Findings suggested premolar or molar tooth curvature in a sagittal plane, subtle elongation at premolar or molar tooth apices, and mandibular canal deformation should be added to the grading system.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».