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Enregistrement W4229030387 · doi:10.1161/atvbaha.122.317395

Perspectives on Cognitive Phenotypes and Models of Vascular Disease

2022· article· en· W4229030387 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesMedical Research CouncilNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésVascular dementiaCognitionDiseaseVascular diseaseDementiaPhenotypeSet (abstract data type)Vascular smooth muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical investigations have established that vascular-associated medical conditions are significant risk factors for various kinds of dementia. And yet, we are unable to associate certain types of vascular deficiencies with specific cognitive impairments. The reasons for this are many, not the least of which are that most vascular disorders are multi-factorial and the development of vascular dementia in humans is often a multi-year or multi-decade progression. To better study vascular disease and its underlying causes, the National Heart, Lung, and Blood Institute of the National Institutes of Health has invested considerable resources in the development of animal models that recapitulate various aspects of human vascular disease. Many of these models, mainly in the mouse, are based on genetic mutations, frequently using single-gene mutations to examine the role of specific proteins in vascular function. These models could serve as useful tools for understanding the association of specific vascular signaling pathways with specific neurological and cognitive impairments related to dementia. To advance the state of the vascular dementia field and improve the information sharing between the vascular biology and neurobehavioral research communities, National Heart, Lung, and Blood Institute convened a workshop to bring in scientists from these knowledge domains to discuss the potential utility of establishing a comprehensive phenotypic cognitive assessment of a selected set of existing mouse models, representative of the spectrum of vascular disorders, with particular attention focused on age, sex, and rigor and reproducibility. The workshop highlighted the potential of associating well-characterized vascular disease models, with validated cognitive outcomes, that can be used to link specific vascular signaling pathways with specific cognitive and neurobehavioral deficits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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