Changes in Head, Withers, and Pelvis Movement Asymmetry in Lame Horses as a Function of Diagnostic Anesthesia Outcome, Surface and Direction
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle