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Enregistrement W4307035907 · doi:10.1152/ajpheart.00439.2022

Guidelines for assessment of cardiac electrophysiology and arrhythmias in small animals

2022· review· en· W4307035907 sur OpenAlexafffund
Crystal M. Ripplinger, Alexey V. Glukhov, Matthew W. Kay, Bastiaan J. Boukens, Nipavan Chiamvimonvat, Brian P. Delisle, Larissa Fabritz, Thomas J. Hund, Björn C. Knollmann, Na Li, Katherine T. Murray, Steven Poelzing, T. Alexander Quinn, Carol Ann Remme, Stacey Rentschler, Robert A. Rose, Nikki Gillum Posnack

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of CalgaryLibin Cardiovascular Institute of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaZonMwBritish Heart FoundationNederlandse Federatie van Universitair Medische CentraNational Institutes of HealthGovernment of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAmerican Heart AssociationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungNational Heart, Lung, and Blood InstituteHeart and Stroke Foundation of CanadaBurroughs Wellcome FundU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCardiac electrophysiologyElectrophysiologyMedicineClinical electrophysiologyDiseaseInduced pluripotent stem cellNeuroscienceDefibrillationCardiac arrhythmiaCardiologyPathologyInternal medicineAtrial fibrillationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac arrhythmias are a major cause of morbidity and mortality worldwide. Although recent advances in cell-based models, including human-induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (iPSC-CM), are contributing to our understanding of electrophysiology and arrhythmia mechanisms, preclinical animal studies of cardiovascular disease remain a mainstay. Over the past several decades, animal models of cardiovascular disease have advanced our understanding of pathological remodeling, arrhythmia mechanisms, and drug effects and have led to major improvements in pacing and defibrillation therapies. There exist a variety of methodological approaches for the assessment of cardiac electrophysiology and a plethora of parameters may be assessed with each approach. This guidelines article will provide an overview of the strengths and limitations of several common techniques used to assess electrophysiology and arrhythmia mechanisms at the whole animal, whole heart, and tissue level with a focus on small animal models. We also define key electrophysiological parameters that should be assessed, along with their physiological underpinnings, and the best methods with which to assess these parameters.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,011

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
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

Citations61
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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