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Enregistrement W4302362235 · doi:10.1016/j.jevs.2022.104136

Changes in Head, Withers, and Pelvis Movement Asymmetry in Lame Horses as a Function of Diagnostic Anesthesia Outcome, Surface and Direction

2022· article· en· W4302362235 sur OpenAlexaff
Eva Marunova, Karl Hoenecke, Andrew Fiske‐Jackson, R. K. W. SMITH, David M. Bolt, Melanie Perrier, Carolin Gerdes, Elin Hernlund, Marie Rhodin, Thilo Pfau

Notice bibliographique

RevueJournal of Equine Veterinary Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWithersPelvisMedicineHead (geology)AsymmetryAnatomyOrthodonticsGeologyPhysicsInternal medicineGeomorphologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of diagnostic anesthesia during equine lameness examination requires comparison of complex movement patterns and can be influenced by expectation bias. There is limited research about how changes in movement asymmetries after successful analgesia are affected by different exercise conditions. Movement asymmetry of head, withers and pelvis was quantified in N = 31 horses undergoing forelimb or hindlimb diagnostic anesthesia. Evaluation on a straight line and a circle was performed with subjective diagnostic anesthesia outcome and quantitative changes recorded. Mixed linear models (P < .05) analyzed the differences in movement asymmetry before/after diagnostic anesthesia - random factor: horse, fixed factors: surface (soft, hard), direction (straight, inside, outside, inside-outside average), diagnostic anesthesia outcome (negative, partially positive, positive) and two-way interactions. Forelimb diagnostic anesthesia influenced primary movement asymmetry (all head and withers parameters) and compensatory movement asymmetry (two pelvic parameters) either individually (P≤.009) or in interaction with surface (P≤.03). Hindlimb diagnostic anesthesia influenced primary movement asymmetry (all pelvic parameters) and compensatory movement asymmetry (two head and two withers parameters) either individually (P≤.04) or in interaction with surface (P≤.01;) or direction (P≤.006). Direction was also significant individually for two pelvic parameters (P≤.04). Changes in primary movement asymmetries after partially positive or positive outcomes indicated improvement in the blocked limb. Compensatory changes were mostly in agreement with the 'law of sides'. The changes were more pronounced on the hard surface for hindlimb lameness and on the soft surface for forelimb lameness. Withers asymmetry showed distinct patterns for forelimb and hindlimb lameness potentially aiding clinical decision-making.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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