A companion to the preclinical common data elements on neurobehavioral comorbidities of epilepsy: a report of the <scp>TASK</scp>3 behavior working group of the <scp>ILAE</scp>/<scp>AES</scp> Joint Translational Task Force
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The provided companion has been developed by the Behavioral Working Group of the Joint Translational Task Force of the International League Against Epilepsy (ILAE) and the American Epilepsy Society (AES) with the purpose of assisting the implementation of Preclinical Common Data Elements (CDE) for studying and for reporting neurobehavioral comorbidities in rodent models of epilepsy. Case Report Forms (CRFs) are provided, which should be completed on a per animal/per test basis, whereas the CDEs are a compiled list of the elements that should be reported. This companion is not designed as a list of recommendations, or guidelines for how the tests should be run-rather, it describes the different types of assessments, and highlights the importance of rigorous data collection and transparency in this regard. The tests are divided into 7 categories for examining behavioral dysfunction on the syndrome level: deficits in learning and memory; depression; anxiety; autism; attention deficit/hyperactivity disorder; psychosis; and aggression. Correspondence and integration of these categories into the National Institute of Mental Health (NIMH) Research Domain Criteria (RDoC) is introduced. Developmental aspects are addressed through the introduction of developmental milestones. Discussion includes complexities, limitations, and biases associated with neurobehavioral testing, especially when performed in animals with epilepsy, as well as the importance of rigorous data collection and of transparent reporting. This represents, to our knowledge, the first such resource dedicated to preclinical CDEs for behavioral testing of rodents.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle