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Enregistrement W3121972109 · doi:10.1002/vetr.23

Effects of sand, asphalt and 3‐degree hind toe or heel elevation on horse kinematics

2021· article· en· W3121972109 sur OpenAlexaff
Sébastien Caure, Natacha Bonomelli, Marielle Carro, Denis Leveillard, Faustine Blanville, Perrine Mortagne, Matthieu Cousty, Renate Weller

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetlockTarsus (eyelids)HindlimbKinematicsForelimbHeelAnatomySTRIDEGaitSagittal planeGeologyCalcaneusLamenessMedicineOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationPhysicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the effects of both the surfaces and plantar angles on equine locomotion have been widely discussed, limited scientific data are available. METHODS: Our objectives were to determine the effects of two surfaces (asphalt and sand) and of 3-degree hind toe or heel elevation on horse kinematics in an experimental study. Six saddle horses were shod with a reference shoeing (REF), characterized by a fore aluminium (REF F) and hind steel racehorse (REF H) shoeing. Two dimensional kinematic videos compared horse's kinematic parameters when walking and trotting on asphalt and sand. On asphalt, REF was also compared with REF F and a modified REF H with additional 3-degree hind-toe or -heel wedges. RESULTS: On asphalt versus sand, horses had, at the trot, a shorter stride duration and forelimb maximal retraction, and at walk and trot, a greater fetlock, carpus, elbow and tarsus extension, a greater fore and hind limbs maximal protraction and a shorter hind limbs maximal retraction. Increasing the plantar angle decreased the tarsus and hind fetlock extension, in contrast to fore-limb, on asphalt during the stance phase. CONCLUSIONS: These findings could be useful to adapt rehabilitation programs related to fore and hind limb pathologies, at slow gaits.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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