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Enregistrement W3205728518 · doi:10.1093/jas/skab235.194

200 A Scoring System for Equine Dental Health

2021· article· en· W3205728518 sur OpenAlexaff
Jesse Fenton, Mary Beth Gordon, Erin Perry, Zach Dombek, Micheal Jerina, R.D. Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensAgribrands Purina (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryScoring systemLamenessMalocclusionSoft tissueDentitionOrthodonticsCohen's kappaSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scoring systems have been implemented in veterinary practice to indicate the severity of pathologies, such as lameness and gastric ulceration. The need for a scoring system of equine dentition in relation to digestive health has been identified. A scoring system would allow veterinarians, owners, and researchers to more accurately assess dental health and the resulting impact it may have on chewing ability. A proposed system, the Equine Dental Scoring System (EDSS), was developed via collaboration of a team of veterinarians and equine nutritionists familiar with equine dental abnormalities. The EDSS was designed to assign higher scores corresponding to increasing severity of dental abnormalities that would impede proper chewing. The proposed scoring system ranges from 0 to 5 as follows: 0) no sharp enamel points, soft tissue damage, or malocclusion, (1) sharp enamel points, but no soft tissue damage or malocclusion, (2) sharp enamel points and soft tissue damage, but no malocclusion, (3) mild malocclusion with all aligned teeth meeting level (ex. ramps, hooks), (4) moderate malocclusion with all teeth meeting but not level (ex. wave, smile, diagonal, frown), (5) major malocclusion with one or more teeth not meeting or inhibited temporomandibular joint movement (ex. step, shear, retained cap), and/or infection, and/or pain while chewing. The EDSS was validated by assessing agreement via the Cohen’s kappa statistic between four trained professionals scoring ten images of horse dentition. Both the weighted (к = 0.62) and unweighted (к = 0.73) kappa statistics indicated substantial agreement between scorers, signifying reliable repeatability of the EDSS. Presenting dental health in the form of a score would indicate severity of dental pathologies and allow for quantitative and statistical evaluation of dental health in nutrition research and veterinary medicine.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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