Internal rotational laxity of the stifle is increased in dogs predisposed to or affected by medial patellar luxation or cranial cruciate ligament disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To report and compare the range of stifle rotation in dogs predisposed to, or affected by, medial patellar luxation (MPL) or cranial cruciate ligament disease (CCLD) with that of Greyhounds. Methods: Greyhounds (negative controls), sound dogs of breeds predisposed to MPL or CCLD, and dogs with MPL or CCLD were enrolled in this clinical prospective study between December 5, 2022, and October 27, 2023. They underwent orthopedic examination and goniometric measurements of tibial torsion and stifle rotation, flexion, and extension. Limbs were classified as having low risk for, being predisposed to, or being affected by stifle disease. Body condition scores, tibial torsion, stifle rotation, flexion, and extension were compared between groups of limbs. Results: Data were collected on 208 limbs (104 dogs), classified as 48 controls, 37 limbs predisposed to MPL, 47 limbs predisposed to CCLD, 44 limbs with MPL, and 32 limbs with CCLD. Internal rotation was greater in stifles diagnosed with MPL (median, 38.83°; IQR, 35.67° to 46.83°) or CCLD (median, 32.17°; IQR, 25.67° to 35.67°) than in controls (median, 12.0°; IQR, 10.33° to 13.33°). Similar results were obtained when sound limbs predisposed to MPL (median, 32.22°; IQR, 27.67° to 35.67°) or CCLD (median, 32.17°; IQR, 25.67° to 35.67°) were compared to those of Greyhounds. Conclusions: Internal rotation exceeded that of control limbs by approximately 20° in stifles predisposed to or affected by MPL or CCLD. Clinical Relevance: These findings provide evidence of an association between rotational laxity and the presence of or predisposition to MPL and CCLD in dogs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».