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Enregistrement W7088637949 · doi:10.17632/djzyzv75tn

Manuela Lefort-Holguin_2025_Neuro-sensitization

2025· dataset· en· W7088637949 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCATSAllodyniaSensitizationOsteoarthritisSomatosensory systemPeripheralCentral sensitizationNeuropathic pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feline osteoarthritis (OA) is characterized by somatosensory neuro-sensitization, which can be assessed through quantitative sensory testing. It was hypothesized that somatosensory neuro-sensitization would increase with OA severity, as categorized through the validated Montreal Instrument for Cat Arthritis Testing, for Veterinarians (MI-CAT(V)). Healthy (n=10) and cats with naturally occurring OA (n=121) were enrolled in this prospective, negatively controlled study. Peripheral and spinal sensitization were respectively assessed by paw withdrawal threshold (PWT) and response to mechanical temporal summation (RMTS). PWT determined allodynia threshold. Derived from MI-CAT(V), cats were sorted into four validated OA severity clusters, from absent to severe OA. Outcomes were compared across allodynia status (healthy, non-allodynic and allodynic) and OA clusters, while testing for the influence of demographic data, with alpha set at 5%. The PWT, RMTS, MI-CAT(V) outcomes and age accurately discerned between healthy and OA animals (P<0.002), but not body weight. Non-allodynic cats had similarly altered MI-CAT(V) and RMTS to allodynic cats, but they were younger (P=0.010) and had a higher PWT than allodynic (P<0.001), and similar PWT (P=0.925) but older (P<0.001) than healthy cats. Spinal sensitization was similar in the three OA-affected clusters (mild-moderate-severe; P=1.000), but MI-CAT(V) categorized them sensitively (P<0.001). The mild cluster included more non-allodynic cats than the moderate (P=0.021) and severe (P=0.026) clusters. Interestingly, 32% of mild OA cats were allodynic, when the proportion increased to 61% in pooled moderate/severe OA cats (P=0.013). OA cats are sensitized compared to healthy cats, and peripheral sensitization seems to increase with OA severity, which influences pain phenotype.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1100,026

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,195 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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