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Enregistrement W7082987067 · doi:10.17632/v6jc5wwwkv.1

Manuela Lefort-Holguin_2025

2025· dataset· en· W7082987067 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative sensory testingSomatosensory systemNociceptionChronic painOsteoarthritisSensory systemSensitizationHuman studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic osteoarthritis (OA) pain is a complex nociplastic condition that affects humans, as well as cats and dogs. This review summarizes the physiology of pain in healthy individuals, the physiopathology of OA pain, and the use of quantitative sensory testing (QST) to objectively assess somatosensory sensitization associated with chronic OA pain. It discusses the translation of human OA pain phenotype profiles to animals, the management of neuro-sensitization with currently prescribed treatments, and complementary methods for evaluating neuro-sensitization, such as electrodiagnostic testing. Additionally, this review serves as a practical guide for standardizing QST in rats, cats, and dogs, with explanatory appendices. It was hypothesised that in translation with the human condition, OA-induced rat models and naturally occurring OA in cats and dogs would exhibit similar somatosensory sensitization profiles. As observed in human OA, imbalance between facilitatory and inhibitory endogenous controls is present in animal OA, is traced with QST and governs different nociceptive phenotypes. Confirming and validating OA pain profiles will promote a patient-tailored approach to effectively alleviate neuro-sensitization in humans and animals.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0130,011
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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