Biomechanical comparison of standing posture and during trot between German shepherd and Labrador retriever dogs
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that canine breeds stand and move differently. The prevalence of various musculoskeletal disorders such as hip and elbow dysplasia is also different between breeds. German shepherd dog (GSD) and Labrador retriever dog (LRD) are two large breeds with different conformations that have high prevalence of these disorders. This study quantifies the movement and standing posture of twelve healthy GSDs and twelve healthy LRDs to identify biomechanical similarities and differences that may be linked to sub-optimal hip and elbow mechanics. A pressure walkway and a motion capture system obtained measures of kinetics, kinematics and conformation during standing and trot. During standing, LRDs carry a greater percentage of the weight on the forelimbs (69%±5% vs. GSDs: 62%±2%, p<0.001) and their body Centre of Pressure (CoP) is located more cranially (p<0.001). GSDs had a greater pelvic tilt (79°±8 vs. 66°±9°, p = 0.004), more flexed stifles (44°±9° vs. LRDs: 34°±10°, p<0.05) and hocks (58°±11° vs. 26°±9°, p<0.01) and more extended hips (-10°±11° vs. 30°±12°, p<0.001). During trot, the GSDs' CoP had a longer anterior-posterior trajectory (151%±22% vs. LRDs: 93%±25% of the withers height, p<0.001). Stride parameters and loading of limbs were similar when normalised to the size and weight of the dog, respectively. The LRDs had a more extended thoracolumbar angle (p<0.001) and a less flexed lumbosacral angle (p<0.05). The LRDs' hip remained flexed during trot whereas the GSDs' hip joint was less flexed during swing (p<0.001) and more extended in late stance and early swing (p<0.001). In conclusion, the LRDs and GSDs differ in the way they stand and move and this would result in different loading pattern of the joints. Further investigation is required to determine the extent to which biomechanical differences are linked to musculoskeletal problems presented clinically.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».