Computed Tomographic Evaluation of the Sacroiliac Joints of Young Working Labrador Retrievers of Various Work Status Groups: Detected Lesions Vary Among the Different Groups and Finite Element Analyses of the Static Pelvis Yields Repeatable Measures of Sacroiliac Ligament Joint Strain
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal injuries can lead to a working dog being withdrawn from service prior to retirement. During training exercises, young working dogs are often required to perform repetitive tasks, including adoption of an upright posture (or “hupp” task). Noninvasive, quantitative methods would be helpful for supporting research on effects of these repetitive tasks on sacroiliac joints (SIJ). Furthering our understanding of lesions in and biomechanical stresses on the SIJ could provide insight into possible training modifications for minimizing risks of SIJ injury. Aims of this retrospective, secondary analysis, exploratory study were to test hypotheses that 1) mean numbers of SIJ computed tomographic (CT) lesions/dog would differ among work status groups in young working Labrador Retrievers; 2) a methodology for using CT data and finite element analysis (FEA) to quantify SIJ ligament strain in the static canine pelvis would be feasible; and 3) this FEA methodology would yield repeatable measures of SIJ ligament strain. Clinical and CT data for 22 Labrador retriever working dogs, aged 11-48 months, were retrospectively reviewed. Dogs were categorized into three work status groups (Breeder, Detection, Other). A veterinary radiologist who was unaware of dog group status recorded numbers of CT lesions for each SIJ, based on previously published criteria. Mean numbers of SIJ CT lesions/dog were compared among dog work status groups. An a priori FEA model was created from the CT images of one of the dogs using image analysis software packages. Using tissue properties previously published for the human pelvis, various directional loads (n=8) and forces (48 ligament strain values) were placed on the canine model in five trials. Repeatability was tested using regression analysis. There was a significantly greater mean number of subchondral sclerosis lesions in left SIJ of Breeder versus Detection dogs, a significantly greater mean number of subchondral cysts in right SIJ for Detection versus Breeder dogs, and a significantly greater mean number of subchondral cysts in right SIJ of Other versus Breeder dogs (p<0.05). Finite element modeling and analysis using CT data was feasible and yielded repeatable results in 47/48 (98%) of tests at each combination of strain, ligament, and side.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».