Normative Preclinical Algesiometry Data on the von Frey and Radiant Heat Paw-Withdrawal Tests: An Analysis of Data from More Than 8,000 Mice Over 20 Years
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of withdrawal to experimenter-delivered mechanical stimuli (von Frey test) and to heat stimuli (radiant heat paw-withdrawal or Hargreaves' test) applied to the hind paws is ubiquitous in preclinical pain research, but no normative values for the most-common applications of these tests have ever been published. We analyzed a retrospective data set of withdrawal thresholds or latencies in 8,150 mice in which these measures were taken using replicate determinations, before and after injection of inflammatory substances or experimental nerve damage producing pain hypersensitivity, totaling 97,332 measurements. All mice were tested in the same physical laboratory over a 20-year period using similar equipment and procedures. We nonetheless find evidence of large interindividual variability, affected by tester, genotype, mouse sex, tester sex, replicate order, and injury. These factors are discussed, and we believe that these normative data will serve as a useful reference for expected values in preclinical pain testing. PERSPECTIVE: This article presents a retrospective analysis of a large data set of mouse von Frey and radiant heat paw-withdrawal (Hargreaves' test) measurements collected in a single laboratory over 20 years. In addition to serving as a normative guide, sources of variability are identified including genotype, tester, and sex.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».