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Enregistrement W4310209103 · doi:10.1002/jsp2.1235

Controversies in spine research: Organ culture versus in vivo models for studies of the intervertebral disc

2022· review· en· W4310209103 sur OpenAlexaff
Shirley Tang, Andres F. Bonilla, Nadeen O. Chahine, Aimée C. Colbath, Jeremiah T. Easley, Sibylle Grad, Lisbet Haglund, Christine L. Le Maitre, Victor Leung, Annette M. McCoy, Devina Purmessur, Simon Y. Tang, Stephan Zeiter, Lachlan J. Smith

Notice bibliographique

RevueJOR Spine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesInstituto Colombiano de Crédito Educativo y Estudios Técnicos en el ExteriorU.S. Department of Veterans AffairsNational Science FoundationNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésIntervertebral discLow back painTranslational researchMedicineBench to bedsideEx vivoIn vivoNeurosciencePsychologyPathologyMedical physicsBiologyAlternative medicineAnatomyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intervertebral disc degeneration is a common cause of low back pain, the leading cause of disability worldwide. Appropriate preclinical models for intervertebral disc research are essential to achieving a better understanding of underlying pathophysiology and for the development, evaluation, and translation of more effective treatments. To this end, in vivo animal and ex vivo organ culture models are both widely used by spine researchers; however, the relative strengths and weaknesses of these two approaches are a source of ongoing controversy. In this article, members from the Spine and Preclinical Models Sections of the Orthopedic Research Society, including experts in both basic and translational spine research, present contrasting arguments in support of in vivo animal models versus ex vivo organ culture models for studies of the disc, supported by a comprehensive review of the relevant literature. The objective is to provide a deeper understanding of the respective advantages and limitations of these approaches, and advance the field toward a consensus with respect to appropriate model selection and implementation. We conclude that complementary use of several model types and leveraging the unique advantages of each is likely to result in the highest impact research in most instances.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,400
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,100 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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