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Enregistrement W2006301331 · doi:10.1016/j.pain.2008.08.017

Animal models and the prediction of efficacy in clinical trials of analgesic drugs: A critical appraisal and call for uniform reporting standards

2008· review· en· W2006301331 sur OpenAlexaff
Andrew S.C. Rice, Dorothy Cimino-Brown, James C. Eisenach, Vesa Kontinen, Michael L. LaCroix‐Fralish, Machin Ian, Jeffrey S. Mogil, Thomas Stöhr

Notice bibliographique

RevuePain · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalgesicCritical appraisalMedicineClinical trialAnesthesiaAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice, Andrew S.C.; Cimino-Brown, Dorothy; Eisenach, James C.; Kontinen, Vesa K.; Lacroix-Fralish, Michael L.; Machin, Ian; Mogil, Jeffrey S.; Stöhr, Thomas (on behalf of the Preclinical Pain Consortium) Author Information

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,374
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,552
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3740,552
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,010
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0130,004
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations288
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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