Subtrochlear sclerosis evaluation for medial coronoid disease detection and dynamic distal ulnar ostectomy for reduction of disease progression in Labrador retriever puppies
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate methods used in the early radiographic detection of subtrochlear ulna sclerosis (STS), which could successfully predict the development of medial coronoid disease (MCD) in four-month-old puppies, and at the same time perform distal dynamic ulnar ostectomy (DDUO) to prevent or reduce disease development. Study design Retrospective descriptive radiographic study. Sample population One hundred and fifty-two Labrador retriever puppies from the South African Guide Dog Association were available for the study. Materials and methods Extended mediolateral radiographs were evaluated for STS by means of a subjective (score 0-3), as well as semi-quantitative and objective grading scores, given as a percentage of an STS region of interest compared to normal ulna medulla. Evaluations were performed by a surgery resident, specialist veterinary radiologist (SVR) and specialist veterinary surgeon. Lameness and pain were also evaluated and were combined with the STS scores to give a total joint involvement score. DDUO was performed on all elbows with >20% joint involvement. At 12-months-old, all dogs underwent elbow computed tomography to determine the development of MCD. Results The only method predictive of disease development was SVR’s subjective evaluation of STS, with a sensitivity of 46% and specificity of 81%. Twenty-two dogs not receiving surgery still developed MCD. One of 21 dogs receiving DDUO surgery developed MCD. The surgery had significant protective effects, with surgical candidates being 13 times less likely to develop MCD (odds ratio = 13.3, P = 0.026). Conclusion Labrador retrievers and other known at-risk breeds should be screened at four months of age for STS through radiographic assessment by an SVR. If deemed at risk, DDUO surgery is advised to prevent or reduce MCD development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».