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Enregistrement W2810803681 · doi:10.1038/s41598-018-28621-5

Intramuscular infiltration of a local anesthetic, lidocaine, does not result in adverse behavioural side effects in rainbow trout

2018· article· en· W2810803681 sur OpenAlexafffund
F. Chatigny, Catherine M. Creighton, Don Stevens

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRainbow troutLidocaineTroutSalineInfiltration (HVAC)Adverse effectLocal anestheticAnesthesiaMedicineAnestheticAnimal scienceFisheryBiologyFish <Actinopterygii>Pharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fish are a useful animal model for research, but our improvement in some aspects of their welfare has not kept pace with their increased popularity for this use. For example, researchers rarely use analgesics. We evaluated the side effects of lidocaine, a local anesthetic widely used in human and veterinary medicine. We infiltrated lidocaine on each side of the dorsal fin (total 20 mg/kg) of young rainbow trout (15 fish per group) compared with infiltration with an equal volume of saline. We monitored behaviour of individual trout during the 4-hour trial. Food was presented 5 times during the trial (30 min, 1 h, 2 h, 3 h, 4 h after infiltration) and we analyzed behaviour for 1 minute before and after food presentation. Behaviour of Saline-Infiltrated trout compared with trout that received no infiltration showed that infiltration in and of itself had no statistically significant effects on trout behaviour. However, there were many statistically significant effects of Lidocaine-Infiltrated trout compared with Saline-Infiltrated trout; none of the side-effects were adverse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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