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Enregistrement W4223594854 · doi:10.3390/vetsci9040179

Inter- and Intra-Observer Variations in Radiographic Evaluation of Pelvic Limbs in Yorkshire Terriers with Cranial Cruciate Ligament Rupture and Patellar Luxation

2022· article· en· W4223594854 sur OpenAlexaboutno aff
Karol Ševčík, Marián Hluchý, Marieta Ševčíková, Michal Domaniža, Valent Ledecký

Notice bibliographique

RevueVeterinary Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCruciate ligamentRadiographyLabrador RetrieverSurgeryAnterior cruciate ligament

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main aims of the study were to describe bone alignment differences in Yorkshire Terriers (YT) with cranial cruciate ligament rupture (CCLR), patellar luxation (PL), or with a combination of both (CCLR + PL); to verify the theory of increased strain on cranial cruciate ligament (CrCL) due to PL as a predisposing factor; and to evaluate intra- and inter-observer variability of the protocols developed for measurement of femoral and tibial alignment in Yorkshire Terriers. Fifty-five hindlimbs of YT were divided into four groups: Control, CCLR, PL, and CCLR + PL. Thirty parameters were radiographically evaluated including hip joint, femoral, tibial, and intercondylar fossa (ICF) parameters. Three observers evaluated all parameters on two separate occasions with a twelve-week interval between measurements. Significant differences in conjunction with CCLR and PL theories between groups were noticed in: Norberg angle (NA), quadriceps angle (Qa), anatomic lateral distal femoral angle (aLDFA), femoral varus (FVA), mechanical cranial proximal tibial angle (mCrPTA), mechanical caudal proximal tibial angle (mCdPTA), tibial plateau angle (TPA), distal tibial axis/proximal tibial axis angle (DPA). Some interesting findings are the similarity of values between Control and CCLR vs. CCLR + PL and PL groups in Na, Qa, aLDFA; between CCLR + PL and PL in FVA and a significantly lower age of dogs in CCLR + PL compared to CCLR group. Based on our results, we can conclude that YT with different clinical findings have differing bone morphology. Moreover, these findings may support PL as a predisposing factor for CCLR in small breeds. Measurements in which excellent inter- observer agreement was achieved may be used for surgical planning or for further discussions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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