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Record W2794882328 · doi:10.71781/3941

Development and psychometric validation of pain scales in feline osteoarthritis

2017· dissertation· en· W2794882328 on OpenAlexaboutno aff
Mary P. Klinck

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languageen
FieldVeterinary
TopicVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOsteoarthritisPsychometric testingPsychologyClinical psychologyPhysical therapyPsychometricsPhysical medicine and rehabilitationMedicineAlternative medicinePathology

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’arthrose féline est détectable sur radiographie, surtout chez l’animal âgé. La rareté antérieure du diagnostic clinique s’explique par ses signes subtils et facilement attribués à d’autres maladies gériatriques ou au processus normal de vieillissement. Ces signes répondent néanmoins au traitement analgésique. Le but de ce projet de recherche était de développer et valider deux grilles de douleur arthrosique (Montreal Instruments for Cat Arthritis Testing), une pour les propriétaires de chats [MI-CAT(C)], et une pour les vétérinaires [MI-CAT(V)]. Le développement était fondé sur une revue de la littérature, notre expertise clinique en douleur et en comportement félin, et un sondage de propriétaires de chats arthrosiques. Des experts internes et externes ont confirmé la validité de contenu des grilles. Ensuite, une étude pilote sur chats de laboratoire a permis une évaluation préliminaire de leur fiabilité et validité. Dans le cadre d’un essai clinique chez des chats arthrosiques, la grille pour propriétaires MI-CAT(C) discriminait les groupes placebo et meloxicam, et ses changements de score corrélaient avec l’activité motrice et l’âge, soutenant sa validité. La grille était généralement facile à comprendre, appuyant de façon préliminaire sa validité de face (l’acceptabilité) et son interprétation. La mesure de fiabilité intra- et inter-observateur préconisait l’évaluation par le propriétaire principal vs. un(e) propriétaire secondaire. La grille MI-CAT(C) était homogène, sans redondance, selon l’évaluation préliminaire de la consistance interne. Une seconde évaluation de la grille vétérinaire MI-CAT(V) a été menée chez des chats de laboratoire (avec ou sans arthrose naturelle). L’évaluation de la fiabilité intra- et inter-observateur démontrait une courbe d’apprentissage pour le nouvel utilisateur de la grille. Seules les sous-catégories Gait (démarche) et Posture (allure) avaient une tendance (non-significative) à détecter le statut arthrosique; la palpation et la manipulation des articulations n’avait aucune sensibilité du même genre. Gait et Posture corrélaient avec une mesure objective, la force verticale d’appui au sol. Une analyse vidéo a ensuite été faite pour améliorer la sensibilité de la grille MI-CAT(V) à l’arthrose. La grille révisée a été soumise à des étapes successives de validation et de raffinement, via trois études thérapeutiques (utilisant la gabapentine, le tramadol, et le meloxicam sous forme orale transmuqueuse par vaporisateur). Sa fiabilité intra- et inter-observateur, et l’évaluation préliminaire de la consistance interne étaient bonnes à excellentes, et elle fut capable de détecter le statut arthrosique. Cependant, elle ne détecta pas les effets thérapeutiques démontrés par d’autres mesures objectives. Des recherches ultérieures devront confirmer que la grille pour propriétaires MI-CAT(C) distingue le statut arthrosique, et évaluer sa réponse, vs. placébo, à d’autres traitements que le meloxicam. La grille vétérinaire MI-CAT(V) requerra une confirmation de sa fiabilité et validité chez des chats de propriétaires ; elle nécessitera encore des raffinements pour détecter les effets de traitement. L’établissement de seuils (p. ex. : distinction arthrosique/non-arthrosique, différence minimale significative) pour les deux grilles est conseillé pour faciliter leur utilisation clinique, ainsi qu’une évaluation de leur faisabilité et utilité clinique, ainsi qu’une réévaluation de leur structure interne et de leur compréhension.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.126

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
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