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Enregistrement W2369455174 · doi:10.1542/peds.2015-0490

Translational Research in Pediatrics IV: Solid Tissue Collection and Processing

2015· review· en· W2369455174 sur OpenAlexaff
Carolina Gillio‐Meina, H. Ronald Zielke, Douglas D. Fraser

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensWestern UniversityChildren’s Health Research InstituteTranslational Research in Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTissue bankTissue DonationBiopsyTranslational researchPathologySurgeryTransplantationOrgan donation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid tissues are critical for child-health research. Specimens are commonly obtained at the time of biopsy/surgery or postmortem. Research tissues can also be obtained at the time of organ retrieval for donation or from tissue that would otherwise have been discarded. Navigating the ethics of solid tissue collection from children is challenging, and optimal handling practices are imperative to maximize tissue quality. Fresh biopsy/surgical specimens can be affected by a variety of factors, including age, gender, BMI, relative humidity, freeze/thaw steps, and tissue fixation solutions. Postmortem tissues are also vulnerable to agonal factors, body storage temperature, and postmortem intervals. Nonoptimal tissue handling practices result in nucleotide degradation, decreased protein stability, artificial posttranslational protein modifications, and altered lipid concentrations. Tissue pH and tryptophan levels are 2 methods to judge the quality of solid tissue collected for research purposes; however, the RNA integrity number, together with analyses of housekeeping genes, is the new standard. A comprehensive clinical data set accompanying all tissue samples is imperative. In this review, we examined: the ethical standards relating to solid tissue procurement from children; potential sources of solid tissues; optimal practices for solid tissue processing, handling, and storage; and reliable markers of solid tissue quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,752
Tête enseignante GPT0,684
Écart entre enseignants0,068 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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