Real-time application of the Rat Grimace Scale as a welfare refinement in laboratory rats
Notice bibliographique
Résumé
Rodent grimace scales have been recently validated for pain assessment, allowing evaluation of facial expressions associated with pain. The standard scoring method is retrospective, limiting its application beyond pain research. This study aimed to assess if real-time application of the Rat Grimace Scale (RGS) could reliably and accurately assess pain in rats when compared to the standard method. Thirty-two male and female Sprague-Dawley rats were block randomized into three treatment groups: buprenorphine (0.03 mg/kg, subcutaneously), multimodal analgesia (buprenorphine [0.03 mg/kg] and meloxicam [2 mg/kg], subcutaneously), or saline, followed by intra-plantar carrageenan. Real-time observations (interval and point) were compared to the standard RGS method using concurrent video-recordings. Real-time interval observations reflected the results from the standard RGS method by successfully discriminating between analgesia and saline treatments. Real-time point observations showed poor discrimination between treatments. Real-time observations showed minimal bias (<0.1) and acceptable limits of agreement. These results indicate that applying the RGS in real-time through an interval scoring method is feasible and effective, allowing refinement of laboratory rat welfare through rapid identification of pain and early intervention.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».