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Enregistrement W2525054413 · doi:10.1096/fj.201600781r

Considering sex as a biological variable in preclinical research

2016· review· en· W2525054413 sur OpenAlexaff
Leah Miller, Cheryl L. Marks, Jill B. Becker, Patricia D. Hurn, Wei‐Jung Chen, Teresa K. Woodruff, Margaret M. McCarthy, Farida Sohrabji, Londa Schiebinger, Cora Lee Wetherington, Susan L. Makris, Arthur P. Arnold, Gillian Einstein, Virginia M. Miller, Kathryn Sandberg, Susan Maier, Terri L. Cornelison, Janine A. Clayton

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentOffice of Research on Women's HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésPreclinical researchVariable (mathematics)PsychologyMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In June 2015, the National Institutes of Health (NIH) released a Guide notice (NOT-OD-15-102) that highlighted the expectation of the NIH that the possible role of sex as a biologic variable be factored into research design, analyses, and reporting of vertebrate animal and human studies. Anticipating these guidelines, the NIH Office of Research on Women's Health, in October 2014, convened key stakeholders to discuss methods and techniques for integrating sex as a biologic variable in preclinical research. The workshop focused on practical methods, experimental design, and approaches to statistical analyses in the use of both male and female animals, cells, and tissues in preclinical research. Workshop participants also considered gender as a modifier of biology. This article builds on the workshop and is meant as a guide to preclinical investigators as they consider methods and techniques for inclusion of both sexes in preclinical research and is not intended to prescribe exhaustive/specific approaches for compliance with the new NIH policy.-Miller, L. R., Marks, C., Becker, J. B., Hurn, P. D., Chen, W.-J., Woodruff, T., McCarthy, M. M., Sohrabji, F., Schiebinger, L., Wetherington, C. L., Makris, S., Arnold, A. P., Einstein, G., Miller, V. M., Sandberg, K., Maier, S., Cornelison, T. L., Clayton, J. A. Considering sex as a biological variable in preclinical research.

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)0,349
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3490,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,029
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0080,020
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 Opus0,638
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,070 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations389
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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