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Enregistrement W2781711192 · doi:10.1152/ajpheart.00339.2017

Guidelines for measuring cardiac physiology in mice

2018· article· en· W2781711192 sur OpenAlexafffund
Merry L. Lindsey, Zamaneh Kassiri, Jitka A. I. Virag, Lisandra E. de Castro Brás, Marielle Scherrer‐Crosbie

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of CanadaNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesAmerican Heart AssociationU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCardiovascular physiologyDiseaseMedicineTranslational researchPhysiologyNeuroscienceBioinformaticsIntensive care medicinePathologyCardiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease is a leading cause of death, and translational research is needed to understand better mechanisms whereby the left ventricle responds to injury. Mouse models of heart disease have provided valuable insights into mechanisms that occur during cardiac aging and in response to a variety of pathologies. The assessment of cardiovascular physiological responses to injury or insult is an important and necessary component of this research. With increasing consideration for rigor and reproducibility, the goal of this guidelines review is to provide best-practice information regarding how to measure accurately cardiac physiology in animal models. In this article, we define guidelines for the measurement of cardiac physiology in mice, as the most commonly used animal model in cardiovascular research. Listen to this article's corresponding podcast at http://ajpheart.podbean.com/e/guidelines-for-measuring-cardiac-physiology-in-mice/ .

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0070,002
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,026

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations332
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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