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Enregistrement W4379535830 · doi:10.3389/fpain.2023.1212137

Editorial: Highlights in Pain Mechanisms 2021/22

2023· editorial· en· W4379535830 sur OpenAlexaff
Aurélie Flaive, Alexia Coulombe-Lévêque, Guillaume Léonard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pain Research · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painNociceptionNeuroscienceMedicinePathophysiologyBioinformaticsIntensive care medicinePsychologyBiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is one of the most widespread health problems worldwide and its management remains 13 suboptimal. Improving chronic pain management requires i) a better understanding of the 14 pathophysiological mechanisms underlying pain and ii) the development of patient-specific treatments, 15 based on the pathophysiological mechanisms involved. This article reviews 8 recently published papers 16 that have made recent advances in identifying potential therapeutic targets and/or in applying new 17 treatments based on these targets. 18The first topic of interest is parvalbumin-positive neurons, which could be associated with increased 20 sensitivity to nociceptive stimuli (Miyahara et al., 2021

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,021

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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