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Enregistrement W3033497556 · doi:10.1002/nau.24415

Best practices for cystometric evaluation of lower urinary tract function in muriform rodents

2020· article· en· W3033497556 sur OpenAlexafffund
Matthew O. Fraser, Phillip P. Smith, Maryrose P. Sullivan, Dale E. Bjorling, Lysanne Campeau, Karl‐Erik Andersson, Mitsuharu Yoshiyama

Notice bibliographique

RevueNeurourology and Urodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Urological AssociationU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésUrinary systemMedicineFunction (biology)UrologyInternal medicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Rodent cystometry has provided valuable insights into the impact of the disease, injury, and aging on the cellular and molecular pathways, neurologic processes, and biomechanics of lower urinary tract function. The purpose of this white paper is to highlight the benefits and shortcomings of different experimental methods and strategies and to provide guidance on the proper interpretation of results. METHODS: Literature search, selection of articles, and conclusions based on discussions among a panel of workers in the field. RESULTS: A range of cystometric tests and techniques used to explore biological phenomena relevant to the lower urinary tract are described, the advantages and disadvantages of various experimental conditions are discussed, and guidance on the practical aspects of experimental execution and proper interpretation of results are provided. CONCLUSIONS: Cystometric evaluation of rodents comprises an extensive collection of functional tests that can be performed under a variety of experimental conditions. Decisions regarding which approaches to choose should be determined by the specific questions to be addressed and implementation of the test should follow standardized procedures.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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