A Novel Method for Evaluating Postoperative Adhesions in Rats
Notice bibliographique
Résumé
Purpose/Aim: Postoperative adhesions remain an undesirable and commonly symptomatic side effect of abdominopelvic surgeries. Animal models of postoperative adhesions typically yield heterogeneous adhesions throughout the abdominal cavity and are not easily quantified. Here we present a novel method of postoperative adhesion assessment and report its reliability and measurement error. MATERIALS AND METHODS: A model of cecal abrasion with partial sidewall attachment was performed on female rats. After 1, 2, 4, or 7 days of recovery, the rats were euthanized and their abdominopelvic cavities were systematically evaluated for postoperative adhesions. The necropsy was recorded through the surgical microscope. Four raters were trained to use a ballot to capture key factors of the adhesions as they viewed the recordings. Their ratings were compared for measurement error and reliability (using Bland-Altman plots and intraclass correlation coefficients, respectively) and for the ability to discriminate differences in experimental groups. A subset of the data was analyzed to determine practical utility. RESULTS: The rating system was shown to have low measurement error and high inter-rater reliability for all parameters measured. Applied practically, the system was able to discriminate groups in a manner that was expected. CONCLUSIONS: We have developed and validated a rating system for postoperative adhesions and shown that it can detect group differences. This method can be used to quantify postoperative adhesions in rodent models.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».