MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409889809 · doi:10.3389/fvets.2025.1565922

A proposed framework for practical multimodal management of osteoarthritis in growing dogs

2025· review· en· W4409889809 sur OpenAlexaff
Denis J. Marcellin‐Little, Donald A. Hulse, Janice Huntingford, Tamara Grubb, Matthew W. Brunke, Arielle Pechette Markley

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensVétoquinol (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicineCruciate ligamentOrthopedic surgeryPhysical therapyRehabilitationHip dysplasiaElbowDysplasiaPhysical medicine and rehabilitationAnterior cruciate ligamentSurgeryPathologyRadiographyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoarthritis (OA) is a ubiquitous problem affecting dog joints, particularly the hip, elbow, stifle, and spine. OA most often results from developmental orthopedic problems such as hip dysplasia, elbow dysplasia, and patellar luxation and from injuries to the cranial cruciate ligament. Several management approaches have been proposed to manage OA, including steps to modulate growth, physical activity, and exercise, nutrition and nutritional supplementation, medications, physical rehabilitation, and surgical procedures. This article is the first in a series of articles that propose steps for practical OA management in dogs at various life stages. The review presented here focuses on growing dogs. The text describes the early pathophysiology and diagnosis of OA. The physical, nutritional, analgesic, and surgical management options of OA in growing dogs are presented. The application of these management options is described for three dogs. The overall approach to the management of OA in growing dogs is discussed.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Veterinary ScienceMême sujetVeterinary Orthopedics and NeurologyTravaux en français237 207