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Enregistrement W4403157986 · doi:10.1111/vru.13444

Ultrasonographic assessment of equine metacarpal cartilage thickness is more accurate than computed tomographic arthrography

2024· article· en· W4403157986 sur OpenAlexafffund
Sèamus Hoey, Ursula Fogarty, Hester McAllister, Antonella Puggioni, Brian Cloak, Hélène Richard, Cliona Skelly, Sheila Laverty

Notice bibliographique

RevueVeterinary Radiology & Ultrasound · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMedicineSagittal planeComputed tomographicOsteochondrosisCartilageHistologyRadiologyUltrasonographyAnatomyNuclear medicineComputed tomographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Articular cartilage can be directly imaged using ultrasonography. The fetlock is a common site of osteochondrosis, with the sagittal ridge of the third metacarpal bone most commonly affected. In osteochondrosis, cartilage thickening may be an initial finding. This postmortem study investigated the ability of ultrasonography to accurately measure the dorsodistal articular cartilage of the third metacarpal bone in young horses, compared to computed tomographic arthrography (CTA) and histological measurements. A total of 33 metacarpophalangeal joints from 18 horses between the ages of 12 days and 10 months old were imaged ultrasonographically and with CTA and sectioned and measured using histology. Imaging measurements were made by two observers. Despite overall weak agreement between ultrasonography and histology, the best agreement was at the distal aspect of the sagittal ridge of the third metacarpal bone. Interobserver agreement at this site was also moderate. CTA showed poor agreement overall with histology. Cartilage thickness decreased with age on ultrasonography, CTA, and histology. In conclusion, ultrasonography is a more accurate imaging modality than CTA in the assessment of cartilage in young horses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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