Translational Intracerebral Hemorrhage Research: Has Current Neuroprotection Research ARRIVEd at a Standard for Experimental Design and Reporting?
Notice bibliographique
Résumé
One major aim of preclinical intracerebral hemorrhage (ICH) research is to develop and test potential neuroprotectants. Published guidelines for experimental design and reporting stress the importance of clearly and completely reporting results and methodological details to ensure reproducibility and maximize information availability. The current review has two objectives: first, to characterize current ICH neuroprotection research and, second, to analyze aspects of translational design in preclinical ICH studies. Translational design is the adoption and reporting of experimental design characteristics that are thought to be clinically relevant and critical to reproducibility in animal studies (e.g., conducting and reporting experiments according to the STAIR and ARRIVE guidelines, respectively). Given that ICH has no current neuroprotective treatments and an ongoing reproducibility crisis in preclinical research, translational design should be considered by investigators. We conducted a systematic review of ICH research from 2015 to 2019 using the PubMed database. Our search returned 281 published manuscripts studying putative neuroprotectants in animal models. Contemporary ICH research predominantly uses young, healthy male rodents. The collagenase model is the most commonly used. Reporting of group sizes, blinding, and randomization are almost unanimous, but group size calculations, mortality and exclusion criteria, and animal model characteristics are infrequently reported. Overall, current ICH neuroprotection research somewhat aligns with experimental design and reporting guidelines. However, there are areas for improvement. Because failure to consider translational design is associated with inflation of effect sizes (and possibly hindered reproducibility), we suggest that researchers, editors, and publishers collaboratively consider enhanced adherence to published guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».