Psychometric Assessment of the Rat Grimace Scale and Development of an Analgesic Intervention Score
Notice bibliographique
Résumé
Our limited ability to assess spontaneous pain in rodent models of painful human conditions may be associated with a translational failure of promising analgesic compounds in to clinical use. If measurement of spontaneous pain behaviours can be used to generate an analgesic intervention score their use could expand to guide the use of analgesics, as mandated by regulatory bodies and ethical and welfare obligations. One such measure of spontaneous pain, the Rat Grimace Scale (RGS), has recently been described and shown to exhibit reliability. However, reliability of measurement scores is context and content specific, and further testing required to assess translation to a heterogenous setting (different model, raters, environment). The objectives of this study were to perform reliability testing with the Rat Grimace Scale in a heterogenous setting and generate an analgesic intervention score for its use. In a randomised, blinded study, sixteen adult female rats received one of three analgesia treatments (0.05 mg/kg buprenorphine subcutaneously, 1 mg/kg meloxicam subcutaneously, 0.2 mg/kg oral buprenorphine in jelly) peri-operatively (telemetry unit implantation surgery). Rats were video-recorded (before, 1-6 and 12 hours post-operatively) and images collected for independent scoring by three blinded raters using the RGS, and five experts based on "pain/no pain" assessment. Scores were used to calculate inter- and intra-rater reliability with an intraclass correlation coefficient and generate an analgesic intervention score with receiver operating characteristic curve analysis. The RGS scores showed very good inter- and intra-rater reliability (0.85 [0.78-0.90 95% CI] and 0.83 [0.76-0.89], respectively). An analgesic intervention threshold of greater than 0.67 was determined. These data demonstrate that the RGS is a useful tool which can be successfully employed in a heterogenous setting, and has the potential to guide analgesic intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».