The pros and cons of motor, memory, and emotion-related behavioral tests in the mouse traumatic brain injury model
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a medical emergency with high morbidity and mortality. Motor, memory, and emotion-related deficits are common symptoms following TBI, yet treatment is very limited. To develop new drugs and find new therapeutic avenues, a wide variety of TBI models have been established to mimic the heterogeneity of TBI. In this regard, along with histologic measures, behavioral functional outcomes provide valuable insight into the underlying neuropathology and guide neurorehabilitation efforts for neuropsychiatric impairment after TBI. Development, characterization, and application of behavioral tests that can assess functional neurologic deficits are essential to the development of translational therapies. This comprehensive review aims to summarize 19 common behavioral tests from three aspects (motor, memory, and emotion-related) that are associated with TBI pathology. Discussion covers the apparatus, the test steps, the evaluation indexes, data collection and analysis, animal performance and applications, advantages and disadvantages as well as precautions to eliminate bias wherever possible. We discussed recent studies on TBI-related preconditioning, biomarkers, and optimized behavioral protocols. The neuropsychologic tests employed in clinics were correlated with those used in mouse TBI models. In summary, this review provides a comprehensive, up-to-date reference for TBI researchers to choose the right neurobehavioral protocol according to the research objectives of their translational investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».