Rehabilitering av hunder med fremre korsbåndsruptur med eller uten kirurgi. En litteraturstudie av ulike modaliteter og forslag til en rehabiliteringsprotokoll.
Bibliographic record
Abstract
Denne litteraturstudien tar for seg forskningen på rehabilitering av fremre korsbånd ruptur (CCLr) med og uten kirurgisk behandling. Vi vil presentere ulike rehabiliteringsmodaliteter og deres evidens på effekt pr.dd. Dette er grunnlaget for vårt forslag til en «gullstandard»- protokoll. I tillegg belyses oppdatert kunnskap om CCLr og det diskuteres faktorer som kan gjøre hunder predisponerte. To nordiske forskningsartikler blir sammenlignet med eget journalsøk i ProVet på NMBU. Resultatet av vår studie viser at nyere modaliteter innen rehabilitering trenger mer forskning på effekt. Flere modaliteter har god dokumentert effekt på humansiden. Terapeutisk trening og kryoterapi er modalitetene med mest evidens innen veterinærmedisin. Det eksisterer lite forskning på konservativ behandling av CCLr, og hovedvekten i oppgaven er derfor på rehabilitering etter kirurgi. Undersøkelsen på nordiske forhold viser en økt forekomst av CCLr etter fylte fem år. Store/gigantiske hunderaser har tendens til å få CCLr i yngre alder. Rottweiler trekkes frem som en predisponert rase. Av særlig interesse ble det gjort funn på at terriere og jakthunder er overrepresenterte. Her kom det i tillegg frem en geografisk, nordisk forskjell på rasen Labrador Retriever. Funnene gjør at vi kan stille spørsmål ved om bruksområde og avl i Norden gjør terriere og jakthunder sårbare for tilstanden
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.011 |
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".