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Enregistrement W2976652559 · doi:10.1111/vcp.12773

Interpretative considerations for clinical pathology findings in nonclinical toxicology studies

2019· review· en· W2976652559 sur OpenAlexaff
Adam D. Aulbach, Allison Vitsky, Tara Arndt, Lila Ramaiah, Michael Logan, William Siska, Laura C. Cregar, Niraj Tripathi, Adeyemi O. Adedeji, Anne Provencher, Ara Gupta, Holly L. Jordan, Denise I. Bounous, Laura Boone

Notice bibliographique

RevueVeterinary Clinical Pathology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotoxicology and immune responses
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSophisticationMedicineIdentification (biology)PathologyPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interpretation of clinical pathology results from nonclinical safety studies is a fundamental component in hazard identification of new drug candidates. The ever-increasing complexity of nonclinical safety studies and sophistication of modern analytical methods have made the interpretation of clinical pathology information by a highly trained subject matter expert imperative. Certain interpretive techniques are particularly effective in the identification and characterization of clinical pathology effects. The purpose of this manuscript is to provide an overview of contemporary interpretive practices for clinical pathology results and to provide nonbinding recommendations aimed at improving consistency, quality, and overall value of clinical pathology interpretations generated in support of nonclinical toxicology studies.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,482
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,075 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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