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Enregistrement W4318570412 · doi:10.1002/jsp2.1230

An update on animal models of intervertebral disc degeneration and low back pain: Exploring the potential of artificial intelligence to improve research analysis and development of prospective therapeutics

2023· review· en· W4318570412 sur OpenAlexaff
Mauro Alini, Ashish D. Diwan, William Mark Erwin, Chirstopher B. Little, James Melrose

Notice bibliographique

RevueJOR Spine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésDegeneration (medical)Intervertebral discLow back painMedicinePhysical medicine and rehabilitationArtificial intelligencePhysical therapyComputer scienceAlternative medicinePathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal models have been invaluable in the identification of molecular events occurring in and contributing to intervertebral disc (IVD) degeneration and important therapeutic targets have been identified. Some outstanding animal models (murine, ovine, chondrodystrophoid canine) have been identified with their own strengths and weaknesses. The llama/alpaca, horse and kangaroo have emerged as new large species for IVD studies, and only time will tell if they will surpass the utility of existing models. The complexity of IVD degeneration poses difficulties in the selection of the most appropriate molecular target of many potential candidates, to focus on in the formulation of strategies to effect disc repair and regeneration. It may well be that many therapeutic objectives should be targeted simultaneously to effect a favorable outcome in human IVD degeneration. Use of animal models in isolation will not allow resolution of this complex issue and a paradigm shift and adoption of new methodologies is required to provide the next step forward in the determination of an effective repairative strategy for the IVD. AI has improved the accuracy and assessment of spinal imaging supporting clinical diagnostics and research efforts to better understand IVD degeneration and its treatment. Implementation of AI in the evaluation of histology data has improved the usefulness of a popular murine IVD model and could also be used in an ovine histopathological grading scheme that has been used to quantify degenerative IVD changes and stem cell mediated regeneration. These models are also attractive candidates for the evaluation of novel anti-oxidant compounds that counter inflammatory conditions in degenerate IVDs and promote IVD regeneration. Some of these compounds also have pain-relieving properties. AI has facilitated development of facial recognition pain assessment in animal IVD models offering the possibility of correlating the potential pain alleviating properties of some of these compounds with IVD regeneration.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,165 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations46
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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