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Enregistrement W3203805436 · doi:10.1177/01926233211046869

Regulatory Perspectives on Juvenile Animal Toxicologic Pathology

2021· article· en· W3203805436 sur OpenAlexaff
Deepa B. Rao, Alan M. Hoberman, Paul C. Brown, Aurore Varela, Brad Bolon

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotoxicology and immune responses
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonizationJuvenileNeuropathologyMedicineEngineering ethicsPolitical sciencePathologyEngineeringBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Society of Toxicologic Pathology's Annual Virtual Symposium (2021) included a session on "Regulatory Perspectives on Juvenile Animal Toxicologic Pathology." The following narrative summarizes the key concepts from the four talks included in this symposium session chaired by Drs Deepa Rao and Alan Hoberman. These encompass an overview of various global regulations impacting the conduct of juvenile animal studies in pharmaceutical drug development and chemical toxicity assessments in a talk by Dr Alan Hoberman. Given the numerous regulatory guidances and legal statutes that have covered the conduct of juvenile animal studies and the recent harmonization of these guidances for pharmaceuticals, Dr Paul Brown provided an update on the harmonization of these guidances for pharmaceuticals, in the recently finalized version of the International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use S11 guidance document, "Nonclinical Safety Testing in Support of Development of Pediatric Medicines." The first two talks on regulations were followed by two talks focused on an evaluation of the postnatal development of two major organ systems relevant in juvenile animals. Dr Aurore Varela covered study design and endpoints impacting the skeletal system (bone), while Dr Brad Bolon presented a talk on the study design and conduct of neuropathology evaluations for the developing nervous system.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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