Are there laterality differences in passive flexion and extension of the proximal limb joints in working Siberian Husky dogs?
Notice bibliographique
Résumé
Differences between left and right-side joint range of motion may affect canine locomotive ability and movement. Passive range of motion (PROM) joint measurement provides the limits that a particular joint can move in its physiological planes of motion without influence of muscle activity. To compare left and right-side flexion and extension of the glenohumeral, humeroulnar/humeroradial, coxofemoral and femorotibial joints and for laterality PROM differences. Siberian Husky dogs were selected (n = 18) of mixed gender, aged (1.4–11.8) years living and working together from a single kennel. Joint PROM was measured using goniometry, a validated, non-invasive method, by the same investigator previously tested for acceptable measurement repeatability. Dogs were conscious and placed in standing position. Triplicate measures of joint flexion and extension were taken on both sides of each dog for afore-mentioned joints. Median values of triplicate measures were computed. Paired t-tests compared laterality of joint PROM, gender, age (< 6 vs. > 6 years) effects. Inferential symmetry indices [SI] were calculated. There was no significant difference (p > 0.05) between left and right-side flexion and extension measures for all joints. Gender had no significant effect (p > 0.05) on joint flexion or extension measures for all joints. Age (< 6 vs. > 6 years) had a significant effect on right hip flexion (p < 0.001) and for both left and right-side shoulder flexion (p < 0.001); elbow flexion (p = 0.001 and p < 0.001); hip extension (p = 0.02 and p < 0.001) respectively. The shoulder joint showed greatest PROM asymmetry (SI = 3.63%). Bilateral PROM measures are important to consider in joint movement and assessment. These results warrant further investigation with larger cohorts of defined age groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».