Notice bibliographique
Résumé
The analysis of elbow radiographs of 21 272 dogs, examined during 1988-2005, enabled us to estimate the frequency of canine elbow dysplasia in 90 breeds of dogs. Relation between breeds and incidence of elbow dysplasia was established statistically. The percentage of affected specimens was surprisingly low at 0.7% (150 dogs), and distinctly lower than the percentages reported by several authors in Germany, the USA, and other countries. The highest number of dogs affected was found in 47 (1.7% of total number studied) German Shepherds, in 25 Rottweilers (2%), and in 17 Dachshunds (0.5%). Breeds most often affected were of FCI group II, namely English Mastiffs (9%), Dogue de Bordeaux (8.5%), Neapolitan Mastiffs (8.3%), and Newfoundlands (4.6%). Elbow dysplasia was also found with significant frequency in breeds of the FCI group VIII – Labrador Retrievers (4.3%) and Golden Retrievers (4.4%). Fragmented coronoid process (FCP) was most frequently diagnosed (58.0% out of 150 affected specimens). Ununited anconeal process (UAP), was diagnosed in 32.0%. FCP and UAP together were present in 6.7% of the dysplastic specimens. No cases of osteochondritis dessecans and joint incongruity were found. UAP cases were most common in German Shepherds, while FCP occurred most frequently in Dogues de Bordeaux and Rottweilers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».