MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3170321787 · doi:10.1152/ajpheart.00234.2021

Reperfused vs. nonreperfused myocardial infarction: when to use which model

2021· editorial· en· W3170321787 sur OpenAlexafffund
Merry L. Lindsey, Lisandra E. de Castro Brás, Kristine Y. DeLeon‐Pennell, Nikolaos G. Frangogiannis, Ganesh V. Halade, Caitlin C. O’Meara, Francis G. Spinale, Zamaneh Kassiri, Jonathan A. Kirk, Petra Kleinbongard, Crystal M. Ripplinger, Keith R. Brunt

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthOffice of Research and DevelopmentAmerican Heart AssociationCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans AffairsOffice of Extramural Research, National Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteHeart and Stroke Foundation of CanadaU.S. Department of Defense
Mots-clésMyocardial infarctionMedicineCardiologyInternal medicineAnimal modelIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a lack of understanding in the cardiac remodeling field regarding the use of nonreperfused myocardial infarction (MI) and reperfused MI in animal models of MI. This Perspectives summarizes the consensus of the authors regarding how to select the optimum model for your experiments and is a part of ongoing efforts to establish rigor and reproducibility in cardiac physiology research.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Physiology-Heart and Circulatory PhysiologyMême sujetCardiac Ischemia and ReperfusionTravaux en français237 207