Een letsel van de processus coronoïdeus medialis bij een elf jaar oude labrador-retriever
Bibliographic record
Abstract
In deze casuïstiek wordt het voorkomen van een recente aandoening van de processus coronoïdeus medialis (medial coronoid disease, MCD) bij een elf jaar oude Labrador retriever beschreven. Voordat de hond werd aangeboden, liep hij reeds zes maanden mank op de linkervoorpoot. Radiografisch was er slechts een beperkte pathologie zichtbaar en via computertomografie werd een discrete fissuur van de mediale processus coronoïdeus aangetoond. Artroscopisch kon een letsel van de processus coronoïdeus medialis bevestigd worden, zichtbaar als chondromalacie. De behandeling bestond uit het artroscopisch verwijderen van het afwijkende kraakbeen en subchondrale been. Ondanks de geslaagde ingreep had de hond blijvend nood aan fysiotherapie om comfortabel te kunnen lopen. MCD is een ontwikkelingsstoornis die vooral jonge honden van grote rassen aantast. De hond in deze casereport was echter al elf jaar oud. Nochtans was de duur van de mankheid vrij kort en kon er via beeldvorming en artroscopie geen chronisch probleem aangetoond worden. In de literatuur is weinig informatie beschikbaar over de etiologie, het voorkomen en het behandelingsresultaat van MCD bij oude honden.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".