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Enregistrement W4414501743 · doi:10.1111/vru.70092

Shape and Variability of the Normal Medial Coronoid Process by Computed Tomography in Young Adult Labrador Retrievers

2025· article· en· W4414501743 sur OpenAlexaboutno aff
L. van der Laan, Robert M. Kirberger, Geoffrey T. Fosgate, C. Roux

Notice bibliographique

RevueVeterinary Radiology & Ultrasound · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronoid processHounsfield scaleElbowComputed tomographySuperimpositionLameness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medial coronoid process disease (MCPD) is the most frequently observed cause of elbow dysplasia, resulting in lameness in young, fast-growing large-breed dogs, including Labrador Retrievers (LRs). Computed tomography (CT) is the diagnostic imaging modality of choice for evaluating the medial coronoid process (MCP), as it is noninvasive and eliminates superimposition of the process by the radial head. This retrospective descriptive study aimed to describe the shape of the normal MCP on CT, to assess its variability within the LR breed, and to determine the normal Hounsfield units (HUs) of the MCP, medial radial head (MRH), and lateral radial head (LRH). Normal elbow CT studies of 51 South African guide dog LRs were reviewed. Using a repeatable imaging alignment technique, three principal MCP shapes were identified: ovoid, triangular, and softly pointed and were found to be dependent on the level of assessment. Males had significantly lower mean MCP HU compared to females. The mean HU of the MRH was consistently higher than the LRH and was also greater in attenuation on subjective assessment. Measuring MCP and radial head HU too proximally was suboptimal, as volume averaging was frequently encountered. The results of this study showed that although different alignment techniques may result in HU variations, they will not affect the HU to such an extent that the MCP would be misclassified as abnormal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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