Optimising experimental research in respiratory diseases: an ERS statement
Notice bibliographique
Résumé
Experimental models are critical for the understanding of lung health and disease and are indispensable for drug development. However, the pathogenetic and clinical relevance of the models is often unclear. Further, the use of animals in biomedical research is controversial from an ethical perspective. The objective of this task force was to issue a statement with research recommendations about lung disease models by facilitating in-depth discussions between respiratory scientists, and to provide an overview of the literature on the available models. Focus was put on their specific benefits and limitations. This will result in more efficient use of resources and greater reduction in the numbers of animals employed, thereby enhancing the ethical standards and translational capacity of experimental research. The task force statement addresses general issues of experimental research (ethics, species, sex, age,ex vivoandin vitromodels, gene editing). The statement also includes research recommendations on modelling asthma, chronic obstructive pulmonary disease, pulmonary fibrosis, lung infections, acute lung injury and pulmonary hypertension. The task force stressed the importance of using multiple models to strengthen validity of results, the need to increase the availability of human tissues and the importance of standard operating procedures and data quality.
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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 | 0,382 | 0,264 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,067 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».