logo móvil
Contáctanos

Umbrales de Asimetría que Reflejan la Evaluación Visual de la Cojera de las Extremidades Anteriores en Círculos sobre una Superficie Dura

Autores: Macaire, Claire; Hanne-Poujade, Sandrine; De Azevedo, Emeline; Denoix, Jean-Marie; Coudry, Virginie; Jacquet, Sandrine; Bertoni, Lélia; Tallaj, Amélie; Audigié, Fabrice; Hatrisse, Chloé; Hébert, Camille; Martin, Pauline; Marin, Frédéric; Chateau, Henry

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2023

Umbrales de Asimetría que Reflejan la Evaluación Visual de la Cojera de las Extremidades Anteriores en Círculos sobre una Superficie Dura


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Evaluación
Cojera
Caballos
Herramientas de análisis de marcha
Umbrales de asimetría
IA

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 13

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La evaluación de la cojera en caballos puede ser ayudada por herramientas objetivas de análisis de marcha. A pesar de su papel clave en la evaluación de un caballo al trote en un círculo, no se han determinado los umbrales de asimetría para diferenciar entre una marcha sana y una coja durante este ejercicio. Estos umbrales son esenciales para distinguir la asimetría fisiológica vinculada al círculo de la asimetría patológica vinculada a la cojera. Este estudio tiene como objetivo determinar los Índices de Asimetría (IA) con el mayor poder para discriminar entre un grupo de caballos sanos y un grupo de caballos con cojera unilateral consistente en ambas direcciones del círculo, según lo categorizado por la evaluación visual de la cojera realizada por veterinarios especialistas. Luego, se definieron umbrales para los IA de mejor rendimiento, basados en la sensibilidad y especificidad óptimas. Los IA se calcularon como la comparación relativa entre los mínimos y máximos izquierdo y derecho, el tiempo entre máximos y las amplitudes ascendentes del desplazamiento vertical de la cabeza y la cruz. Excepto el IA de diferencia de máximos, el IA de la cabeza mostró la mayor sensibilidad (>=69%) y la mayor especificidad (>=81%) para la detección de cojera en la extremidad anterior interna, y el IA de la cruz mostró la mayor sensibilidad (>=72%) y la mayor especificidad (>=77%) para la detección de cojera en la extremidad anterior externa en círculos.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro