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Enregistrement W2123562126 · doi:10.1186/1744-8069-7-55

The Rat Grimace Scale: A Partially Automated Method for Quantifying Pain in the Laboratory Rat via Facial Expressions

2011· article· en· W2123562126 sur OpenAlexaff
Susana G Sotocina, Robert E. Sorge, Austin Zaloum, Alexander H. Tuttle, Loren J. Martin, Jeffrey S. Wieskopf, Josiane C.S. Mapplebeck, Peng Wei, Zhan Shu, Shuren Zhang, Jason J. McDougall, Oliver D. King, Jeffrey S. Mogil

Notice bibliographique

RevueMolecular Pain · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalgesicNeurosciencePain scaleFacial expressionPsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently demonstrated the utility of quantifying spontaneous pain in mice via the blinded coding of facial expressions. As the majority of preclinical pain research is in fact performed in the laboratory rat, we attempted to modify the scale for use in this species. We present herein the Rat Grimace Scale, and show its reliability, accuracy, and ability to quantify the time course of spontaneous pain in the intraplantar complete Freund's adjuvant, intraarticular kaolin-carrageenan, and laparotomy (post-operative pain) assays. The scale's ability to demonstrate the dose-dependent analgesic efficacy of morphine is also shown. In addition, we have developed software, Rodent Face Finder®, which successfully automates the most labor-intensive step in the process. Given the known mechanistic dissociations between spontaneous and evoked pain, and the primacy of the former as a clinical problem, we believe that widespread adoption of spontaneous pain measures such as the Rat Grimace Scale might lead to more successful translation of basic science findings into clinical application.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,295 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations891
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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