Muskulotendinopathie des Musculus gastrocnemius bei einem Labrador Retriever
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Die Muskulotendinopathie des Musculus (M.) gastrocnemius stellt eine seltene Erkrankung des Ursprungs dieses Muskels dar, die durch eine chronische Überbelastung des Muskel-Sehnen-Übergangs beim Sporteinsatz entsteht und zumeist bei Hütehunden beschrieben wurde. Klinisch zeigen die Patienten eine chronische Hinterhandlahmheit sowie Schmerzhaftigkeit bei Druck auf die laterale Fabella. Eine Kniegelenkinstabilität fehlt. Radiologische Befunde (osteophytäre Neuformationen im Bereich des Muskelursprungs und der lateralen Fabella) geben ebenfalls Hinweise auf das Vorliegen der Erkrankung. In der magnetresonanztomographischen Untersuchung zeigen sich Ödeme im Bereich des Ursprungs des lateralen Gastrocnemiuskopfes und eine Anreicherung von Kontrastmittel nach intravenöser Applikation. Die Muskulotendinopathie des M. gastrocnemius hat bei konsequenter konservativer Therapie (Ruhighaltung, Gabe nichtsteroidaler Antiphlogistika und Physiotherapie) eine gute Prognose. Der Fallbericht beschreibt die klinischen Befunde, bildgebende Diagnostik (Röntgen und Magnetresonanztomographie) sowie die Therapie und das Langzeitergebnis dieser Erkrankung bei einem sportlich geführten Labrador Retriever.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".