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Enregistrement W2466214602 · doi:10.1089/ther.2016.0018

Temperature Control in Rodent Neuroprotection Studies: Methods and Challenges

2016· review· en· W2466214602 sur OpenAlexafffund
Ana C. Klahr, Colby A. Nadeau, Frederick Colbourne

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Hypothermia and Temperature Management · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWomen and Children’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineNeuroprotectionBlindingHypothermiaIntensive care medicineStroke (engine)Bench to bedsideClinical trialNeurosciencePharmacologyAnesthesiaPathologyMedical physicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive animal research facilitated the clinical translation of therapeutic hypothermia for cardiac arrest in adults and hypoxic-ischemic injury in infants. Similarly, clinical interest in hypothermia for other brain injuries, such as stroke, has been greatly supported by positive findings in preclinical work. The reliability, validity, and utility of animal models, among many research practices (blinding, randomization, etc.), are key to successful clinical translation. Here, we review methods used to induce and maintain hypothermia in animal models. These include physical and pharmacological methods. We emphasize the advantages and limitations of each approach, and the importance of using clinically relevant cooling protocols and appropriate monitoring and reporting approaches. Moreover, we performed a literature survey of ischemic stroke studies published in 2015 to highlight the continuing risk of temperature confounds in neuroprotection studies. For example, many still do not accurately monitor and report temperature during surgery (23.5%), even though almost half of these studies (46.0%) use pharmaceutical agents that likely influence temperature. We hope this review stimulates awareness and discussion of the importance of temperature in neuroprotective studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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