Retrospective study ofthe resolution of the cranial cruciate ligament rupture by tibial tuberosity advancement
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Investigate the clinical results, evolution of the patients and possible complications that have \narisen after the tibial tuberosity advancement (TTA). \nStudy design: Retrospective case. \nAnimals: Dogs (n= 29) with cranial cruciate ligament (CrCL) deficiency treated with TTA. \nMethods: Medical records of TTAs performed between 2015 to 2018. One of the technique most \nfrequently used in veterinary to resolve cranial cruciate rupture in dog is tibial transposition advancement. \nThis was introduced in 2002 in veterinary medicine by Montavon, Damur and Tepic[1] \n. In this the \ndiagnosis of a ruptured CrCL was determined on the basis of physical examination findings, including \nhind limb lameness with signs of pain localized to the stifle joint, palpation of medial buttress and signs \nof pain on stifle joint hyperextension, positive cranial drawer or tibial thrust findings, and radiographic \nevidence. The technique was performed according protocol without any modification that affects the \nresults after the surgery and the dogs were not subjected to any type of exclusion. In-hospital re evaluation of limb function and time to radiographic healing were reviewed. Further follow-up was \nobtained by telephone interview of owners. \nResult: The numbers of dogs submitted in this study were a total of 29 (median age, 7 years; median \nbody weight, 32,5 kg). A total of 40 TTA was performed in 4 years and 11 dogs had had TTAs performed \non both stifle joints. The breeds more represent were, mixed (28%), Labrador retrievers (21%) and Dogo \nCanario (14%). \nConclusion: Clinical outcome and owner evaluations in this case series indicate favourable results can be \nexpected when CrCL deficient stifles are treated with TTA.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».