Validation of goniometric measurements of rotational laxity of the canine stifle
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To validate goniometric measurements of stifle rotational laxity in dogs in an ex vivo study and determine their reproducibility in a clinical setting. Methods: In phase 1, 16 normal pelvic limbs were harvested from 8 canine cadavers. Goniometric measurements, including tibial torsion (TT) and internal and external rotation of the stifle were compared within limbs and between groups before and after each of the following modifications: transection of the cranial cruciate ligament (CCL) as a model of rotational hyperlaxity (CCL deficiency [CCLD]), rotational osteotomy as a model of TT, and CCLD+TT. A lateral fabella suture (LFS) was then placed in each limb before measurements were repeated. Phase 2 was a clinical prospective study of 51 awake dogs (102 limbs). Torsion and stifle rotations were measured by 2 investigators, 1 in triplicate. Correlation coefficients were calculated to assess intra- and interinvestigator reproducibility. Results: In phase 1, internal rotation increased by 10.6 ± 7.2° after CCL transection. Placement of an LFS did not influence TT but decreased internal rotation within limbs. Internal rotation of the stifle was increased in all CCLD limbs (CCLD, 32.6 ± 7.6°; CCLD+TT, 33.0 ± 12.3°) compared to intact limbs (24.4 ± 5.8°) and CCLD limbs repaired with LFS (6.3 ± 5.1°). In phase 2, correlation coefficients within and between investigators were > 0.9 for TT and internal rotation angles of the stifle. Conclusions: Goniometry allowed the detection of experimentally induced hyperlaxity and was reproducible in awake dogs. Clinical Relevance: Goniometric assessment of stifle rotation should be considered during routine orthopedic examination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».