Perspectives on Cognitive Phenotypes and Models of Vascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».