Técnica de eletrocauterização para epifisiodese proximal da tíbia em cães filhotes da raça Labrador Retriever: estudo experimental
Bibliographic record
Abstract
São descritos poucos estudos sobre as opções de tratamento para a ruptura do ligamento cruzado cranial em cães na fase de crescimento, especialmente em relação às técnicas de epifisiodese. O objetivo deste estudo foi avaliar a técnica de eletrocauterização para epifisiodese proximal da tíbia em cães filhotes da raça Labrador Retriever. A nova técnica de eletrocauterização foi comparada com a do parafuso em relação à eficácia para nivelamento do platô tibial em cães na fase de crescimento. Seis filhotes saudáveis da raça Labrador foram selecionados e divididos aleatoriamente em dois grupos. A técnica do parafuso foi usada em um grupo, enquanto no outro foi usada a da eletrocauterização. Ambas as técnicas de epifisiodese proximal da tíbia para nivelamento do platô tibial foram eficazes na redução do ângulo do platô tibial e não causaram alterações articulares importantes. A técnica do parafuso foi considerada mais invasiva e causou morbidade um pouco mais acentuada do que a da eletrocauterização. Assim, a técnica da eletrocauterização parece ser uma boa alternativa para a epifisiodese proximal da tíbia em cães jovens.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".