A Simplified Up-Down Method (SUDO) for Measuring Mechanical Nociception in Rodents Using von Frey Filaments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The measurement of mechanosensitivity is a key method for the study of pain in animal models. This is often accomplished with the use of von Frey filaments in an up-down testing paradigm. The up-down method described by Chaplan et al. (J Neurosci Methods 53:55-63, 1994) for mechanosensitivity testing in rodents remains one of the most widely used methods for measuring pain in animals. However, this method results in animals receiving a varying number of stimuli, which may lead to animals in different groups receiving different testing experiences that influences their later responses. To standardize the measurement of mechanosensitivity we developed a simplified up-down method (SUDO) for estimating paw withdrawal threshold (PWT) with von Frey filaments that uses a constant number of five stimuli per test. We further refined the PWT calculation to allow the estimation of PWT directly from the behavioral response to the fifth stimulus, omitting the need for look-up tables. RESULTS: The PWT estimates derived using SUDO strongly correlated (r > 0.96) with the PWT estimates determined with the conventional up-down method of Chaplan et al., and this correlation remained very strong across different levels of tester experience, different experimental conditions, and in tests from both mice and rats. The two testing methods also produced similar PWT estimates in prospective behavioral tests of mice at baseline and after induction of hyperalgesia by intraplantar capsaicin or complete Freund's adjuvant. CONCLUSION: SUDO thus offers an accurate, fast and user-friendly replacement for the widely used up-down method of Chaplan et al.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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 ».