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Enregistrement W2889471742 · doi:10.3340/jkns.2017.0276

Review of the UBC Porcine Model of Traumatic Spinal Cord Injury

2018· article· en· W2889471742 sur OpenAlexafffund
Kyoung‐Tae Kim, Femke Streijger, Neda Manouchehri, Kitty So, Katelyn Shortt, Elena B. Okon, Seth Tigchelaar, Peter A. Cripton, Brian K. Kwon

Notice bibliographique

RevueJournal of Korean Neurosurgical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Spine Surgery InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science, ICT and Future PlanningNational Research FoundationRick Hansen InstituteCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryTranslational researchAnimal modelRodent modelSpinal cordPreclinical testingPreclinical researchClinical trialBench to bedsideRat modelNeurosciencePathologyMedical physicsInternal medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic spinal cord injury (SCI) research has recently focused on the use of rat and mouse models for in vivo SCI experiments. Such small rodent SCI models are invaluable for the field, and much has been discovered about the biologic and physiologic aspects of SCI from these models. It has been difficult, however, to reproduce the efficacy of treatments found to produce neurologic benefits in rodent SCI models when these treatments are tested in human clinical trials. A large animal model may have advantages for translational research where anatomical, physiological, or genetic similarities to humans may be more relevant for pre-clinically evaluating novel therapies. Here, we review the work carried out at the University of British Columbia (UBC) on a large animal model of SCI that utilizes Yucatan miniature pigs. The UBC porcine model of SCI may be a useful intermediary in the pre-clinical testing of novel pharmacological treatments, cell-based therapies, and the "bedside back to bench" translation of human clinical observations, which require preclinical testing in an applicable animal model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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