Frailty Assessment in Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Although frailty has been extensively investigated for the last 2 decades, preclinical models of frailty have only been developed over the past decade. Frailty is a concept that helps to explain the difference between chronologic age and biologic age and to discuss health span along with lifespan. In general, a frail individual will be more susceptible to adverse health outcomes than a healthy, nonfrail individual of the same age. However, the biology and mechanisms of frailty are still unclear. The development of preclinical models of frailty and frailty assessment tools are invaluable to geriatric research. This review briefly describes the concept of frailty and discusses the newly developed animal models of frailty, specifically the frailty phenotype- and frailty index-based models. Mouse models are the most common models for preclinical frailty research, but rat and canine models for frailty assessment have also been developed. These models can facilitate the testing of frailty-specific treatments and help to investigate the effects of various interventions on frailty. Similarities and differences between human and animal models, including sex differences in frailty, are also discussed. The availability of animal models of frailty is a valuable and welcome addition to the study of frailty, aging, or the disorders of old age and will enable a better understanding of frailty mechanisms.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».