dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Identification des médicaments anti-infectieux disponibles en France Cas des médicaments disponibles dans le cadre de leur autorisation de mise sur le marché (AMM) Les médicaments disponibles dans le cadre de leur AMM ont été identifiés à partir du dictionnaire VIDAL® [12], en extrayant via l'application VIDAL Hoptimal® toutes les spécialités recensées dans les classes ATC de niveau 2 ou 3 susceptibles de regrouper des anti-infectieux (tableau I) et leurs caractéristiques d'intérêt (tableau II). La liste ainsi obtenue a été validée par confrontation avec la base de données publique des médicaments  [13] , mise à disposition par le ministère chargé de la Santé, qui recense les médicaments princeps, les génériques, et dichotomisés selon leur disponibilité le cas échéant. La recherche des spécialités réellement anti-infectieuses a été affinée via les rubriques « indication » et « pharmacodynamie » des résumés des caractéristiques du produit (RCP) de cette base.
Journal officiel de la République française. 1Labase de données de l'Assurance maladie (consultée le 20/02/2020) mentionne l'amikacine 50 mg, 250 mg, 500 mg et 1000 mg comme délivrables en rétrocession. Toutefois, la parution au Journal officiel à laquelle elle fait référence (JORF n o 0239 du 15 octobre 2015 page 19112 texte n o 32 ; JORF n o 0004 du 6 janvier 2016 texte n o 11) est relative aux conditions de prise en charge des médicaments inscrits sur la liste de rétrocession (visée à l'article L. 5126-4 du Code de la santé publique). Or, l'inscription de ces spécialités sur la liste de rétrocession (JORF n o 0139 du 18 juin 2015 page 10018 texte n o 40 ; JORF n o 0280 du 3 décembre 2015 page 22330 texte n o 20) était pour une durée déterminée d'un an à compter de la date de publication, inscription qui n'a pas été reconduite.
The aim of our study were to study the employment status among long-term cancer survivors and to compare it to cancer-free controls from the general population at 5, 10 or 15 years after cancer diagnosis. Methods > From data of a registry-based study, long-term survivors from breast,cervical and colorectal cancer, randomly selected from three tumor registries in France, were compared to cancer-free controls randomly selected from electoral lists. We selected active cancer survivors and cancer-free controls aged less than 60 at the time of the survey. We have studied the employment status of cases vs. controls and the factors associated with employment status. Results > At 5, 10 or 15 years after diagnosis, we did not observe any significant difference in employment status between cases and controls.
64, p = 0. 06). For comparison, the scatter plots obtained using the whole dataset including the outlier are shown in the Supplementary Figure  S1. The bias due to the outlier point explains the higher level of correlation. Altogether, our data suggest that FTIR image clustering with at least three classes may correctly differentiate between fibrosis tissue and regenerative nodules. However, this study was not designed to develop a predictive model. It is a proof-of-concept study and further work on a larger set of hepatic samples is necessary to build a classification model that would allow an automatic evaluation of fibrosis area without the need for stained adjacent histological sections. Spectral images were partitioned into 2, 3, 4 and 5 clusters using the k-means method (Figures  1C-F  and 2C-F ).
When compared to the adjacent histological section, the spectral classes corresponding to hepatic fibrosis and regeneration nodules were easily identified. Fibrosis tissue segregated out of point explains the higher level of correlation. Altogether, our data suggest that FTIR image clustering with at least three classes may correctly differentiate between fibrosis tissue and regenerative nodules. However, this study was not designed to develop a predictive model. It is a proof-of-concept study and further work on a larger set of hepatic samples is necessary to build a classification model that would allow an automatic evaluation of fibrosis area without the need for stained adjacent histological sections. This indicates that FTIR spectral analysis of liver tissue is an effective tool for quantifying the area of fibrosis with the advantages of being label-free and non-destructive.
Histological and Digital Analysis For histology, Masson's trichrome was used. It stains the cytoplasm in pink, the nuclei in black and highlights the collagen fibers in green (Figures  1A  and 2A ). It was used to locate and quantify the area of fibrosis after digital scanning of these slides (iScan Coreo, Roche Ventana, Meillan, France) (Figures  1B  and 2B ). The quantification was based on DIA using the public domain National Institutes of Health (NIH) Image program ImageJ (available at http://rsb. info. nih. gov/nih-image/). In this process, the histological image was binarized to eliminate the background of pure paraffin. Then, a color deconvolution in three channels was performed allowing the identification of collagen. The ratio of the fibrosis area to the total area gave the percentage of fibrosis in the sample.
Infrared Imaging of Whole Hepatic Samples FTIR imaging acquisitions of whole hepatic samples were obtained using the Spectrum Spotlight TM 400 microscope coupled to a Spectrum One FTIR spectrometer (Perkin Elmer, Villebon sur Yvette, France). This device was equipped with a liquid nitrogen-cooled, 16-pixel line mercury cadmium telluride (MCT) detector for imaging. The pixel size used was 25 × 25 µm 2. Spectra were recorded in the 4000-650 cm -1 range with 8 accumulations per pixel at a resolution of 4 cm -1. Prior to image acquisition, a background spectrum was recorded on a clean surface of the CaF 2 window with 90 accumulations at 4 cm -1 spectral resolution and automatically removed from each pixel spectrum using the Spectrum Image software (Perkin Elmer, Waltham, MA, USA). In addition, an image of pure paraffin was collected at the periphery of the tissue with the same parameters and used for digital deparaffinisation in the extended multiplicative signal correction (EMSC) model.
Spectral Data Preprocessing Image preprocessing was performed using in-house algorithms written in Matlab (The Mathworks, Natick, MA, USA). Digital dewaxing was done by the EMSC method. This correction was applied to all spectral images in order to neutralize the paraffin spectrum in the IR spectra as previously reported by our group  [44, 45]. This EMSC model also eliminates outlier spectra, corrects scattering effects in FTIR spectra and normalizes them.
, 2019b ) et de nouveaux projets sont déjà en préparation. Ils seront présentés dans le présent article, ainsi que le fonctionnement de ManyPrimates et sa pertinence scientifique. 1 Mise en évidence des limites actuelles de la recherche en cognition des primates L'équipe ManyPrimates a réalisé une synthèse de la littérature sur la recherche en cognition des primates  (ManyPrimates et al. 2019b ) à partir d'une base de données comprenant 574 études. Cette base de données, consultable en ligne (https:// github. com/ManyPrimates/japanese_review), contient une liste des articles publiés entre Janvier 2014 et Octobre 2019 par les membres de la liste de diffusion ManyPrimates ainsi que toutes les études issues de 22 revues publiant des travaux menés en cognition des primates (pour consulter la liste des revues, voir la revue  ManyPrimates et al.
2019b ). Y sont inclus tous les articles présentant des données originales sur au moins une espèce de primate (espèce humaine exclue) et qui se sont intéressés à l'étude de processus psychologiques (indiqués soit dans le titre ou les motsclés de l'article) en s'appuyant sur au moins un protocole expérimental. Les études incluses comportent au moins une mesure comportementale (de toute nature confondue), celles traitant préférentiellement de processus autres, e. g. liés à la génétique ou la neurophysiologie, ont été exclues de cette base de données. Pour chaque article, l'espèce, le nombre d'individus par espèce, et le site où a eu lieu la collecte de données ont été relevés. Une opinion largement acceptée dans le domaine de la cognition des primates est que la recherche est dominée par des travaux ne portant que sur quelques espèces seulement  (Shettleworth, 2010).
g. l'exposition préalable aux tests cognitifs, la dépendance à l'approvisionnement par des humains, la taille des enclos) dans la littérature. Le faible nombre d'individus présents dans un établissement conduit souvent les chercheurs à mener de nombreux protocoles expérimentaux sur les mêmes individus au cours de leur vie  (Hopper, 2017). Or, le niveau d'entraînement d'un individu et ses apprentissages sont des facteurs qui peuvent affecter ses performances lors des expériences ultérieures et par conséquent, impacter les comparaisons intra-et interspécifiques. Au sein de la base de données de ManyPrimates, nous avons filtré les études menées par des institutions et/ou sur des sites français de collecte de données et nous avons extrait les résultats afin d'évaluer la contribution des primatologues en France (tableau 1).
ManyPrimates a permis de concevoir, planifier et conduire cette étude en moins de dix mois. Ce projet pilote est un succès logistique qui démontre la possibilité de reproduire un protocole identique par différents chercheurs tout en étant adapté aux espèces testées et aux différentes contraintes d'infrastructures rencontrées. Une collaboration à grande échelle est ainsi possible et valide. Ce projet pilote sur la mémoire à court terme ne s'arrête pas là, un projet complémentaire sur la même thématique et suivant le même protocole est en cours. Il a été nommé ManyPrimates 1 (https:// manyprimates. github. io/mp1/) afin de le distinguer à la fois du projet pilote et des projets ManyPrimates qui le suivront, e. g. ManyPrimates 2, ManyPrimates 3. L'objectif de ManyPrimates 1 est de pouvoir effectuer une analyse phylogénétique plus complète, grâce à un échantillon encore plus large, puisqu'il est prévu de tester entre 257 et 371 individus provenant de 37 espèces différentes, et plus fiable également, avec une meilleure maîtrise des différents facteurs environnementaux ayant influencé les résultats de l'étude pilote (i.
ManyPrimates : une infrastructure de collaboration internationale dans la rec. Revue de primatologie, 11 | 2020 parvient à des consensus sur les objectifs et les protocoles des études à mettre en oeuvre. Les prises de décisions sont collectives et tous les membres sont tenus informés de l'avancement des projets et des résultats grâce à divers outils de communication. ManyPrimates dispose d'un site Web (https://manyprimates. github. io/)permettantd'avoirunelargevisibilité et de recenser les personnes impliquées, regrouper les contacts, et déposer les protocoles et les données via les plateformes de partage couramment utilisées (e. g. GitHub). Ce site est le principal moyen de communication pour le consortium puisqu'il regroupe toutes les informations relatives à l'avancement du projet. D'autre part, une liste de diffusion par courriel a également été créée pour les personnes ayant manifesté leur désir de participer au projet.
Des compétences en statistiques, modélisation ou programmation peuvent également être mises au service de la gestion, de la conservation et de l'analyse des données des études (par exemple aide à l'interprétation ou analyses complémentaires). Les développeurs peuvent aider à concevoir des programmes informatiques ou des logiciels, mettre en oeuvre et tester des algorithmes (e. g. https://github. com/ManyPrimates/mp_pilot). Il est également possible de contribuer à la rédaction des projets. En effet, les personnes qui le souhaitent peuvent participer à l'écriture de la version initiale d'une publication, effectuer des révisions et des corrections, ou encore effectuer des traductions. La réussite d'un travail collaboratif tel que celui-ci repose sur une bonne coordination entre ses acteurs. Pour ce faire, des compétences managériales sont attendues chez les collaborateurs qui supervisent l'activité de recherche, de sa planification à son exécution.
Les résultats de l'étude pilote (ManyPrimates et al. 2019a) montrent qu'un échantillon encore plus large et diversifié est souhaité pour les projets futurs. La communication est un élément clé pour l'atteinte de cet objectif. Le développement de ManyPrimates nécessite la capacité de ses acteurs à impliquer les personnes du domaine, ce qui passe à la fois par une communication via son site internet (https:// manyprimates. github. io/),lesréseaux sociaux, des présentations dans des congrès nationaux et internationaux, ou la promotion de l'Open Access, par exemple. Faire connaître ManyPrimates est donc un moyen d'aider et de contribuer à son évolution. L'ensemble des contributions possibles ont été élaborées selon la taxonomie CRediT (i. e. Contributor Roles Taxonomy). Dans un esprit de collaboration, elle vise à valoriser et offrir le meilleur de chacun des auteurs et acteurs de projet.
Les rôles sont distribués en fonction des compétences de tout un chacun et un même rôle peut être porté par plusieurs personnes, de même qu'une seule personne peut endosser plusieurs responsabilités. Plus d'informations sur l'ensemble des contributions possibles aux projets sont disponibles sur le site de ManyPrimates (https://manyprimates. github. io/authorship/). BIBLIOGRAPHIEAddessi E, Paglieri F, Beran MJ, Evans TA, Macchitella L, De Petrillo F, Focaroli V. 2013. Delay choice versus delay maintenance: Different measures of delayed gratification in capuchin monkeys (Cebus apella). Journal of Comparative Psychology 127: 392-398. Almeling L, Hammerschmidt K, Sennhenn-Reulen H, Freund AM, Fischer J. 2016. Motivational shifts in aging monkeys and the origins of social selectivity. Current Biology 26, 1744-1749.
Méthodologie Un questionnaire en ligne a été développé par un comité d'experts. Les questions comportaient des items généraux (sexe, âge, mode d'habitation, nombre de personnes en confinement sous le même toit, exposition ou non à la maladie), l'appréciation de l'évolution de la qualité du sommeil au moment de l'enquête, et des questions comparatives avant et pendant le confinement concernant les horaires et le rythme du sommeil, la pratique de sport, le temps passé à l'extérieur, le temps passé sur écran le soir. Les réponses étaient anonymes et alimentaient une base de données. Participants : les participants ont été recrutés à travers les réseaux sociaux (Facebook, Linkedin, Twitter) et le blog du Réseau morphée, pendant la période du 11 au 23 avril, c'est-à-dire, trois semaines après le début du confinement.
Little influence of D 1 R or D 2 R blockade on hedonic impact of reward The behavioral data shown above suggest that blockade of DAR attenuates the incentive effect of reward on behavior. To evaluate the impact of DAR blockade on other aspects of motivation and reward processing, we also examined the effect of DAR manipulation on hedonic processes, i. e. , on how pleasant was the reward consumption. In line with previous experiments in rodents  [15, 50] , we did not find any effect of treatment with D 1 R or D 2 R antagonist on overall intake or sucrose preference in either of the 2 monkeys tested (S4A Fig;  see legend ). We also assessed blood osmolality, a physiological index of dehydration and thirst drive  [51] , before and after the preference test. Again, DAR treatment had no significant influence on overall osmolality or recovery of osmolality (rehydration) (S4B Fig;  see legend ).
The ligands were injected via crural vein as a single bolus at start of the scan. All emission data were reconstructed with a 4. 0-mm Colsher filter. Tissue radioactive concentrations were obtained from VOIs placed on several brain regions where DARs are relatively abundant: caudate nucleus, putamen, nucleus accumbens (NAcc), thalamus, hippocampus, amygdala, parietal cortex, principal sulcus (PS), dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC), and ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC), as well as the cerebellum (as reference region). Each VOI was defined on individual T1-weighted axial magnetic resonance (MR) images (EXCE-LART/VG Pianissimo at 1. 0 tesla, Toshiba, Japan) that were co-registered with PET images using PMOD image analysis software (PMOD Technologies, Switzerland). Regional radioactivity of each VOI was calculated for each frame and plotted against time.
Behavioral data analysis All data and statistical analyses were performed using the R statistical computing environment (www. r-project. org). The average error rate for each trial type was calculated for each daily session, with the error rates in each trial type being defined as the number of error trials divided by the total number of trials of that given type. The monkeys sometimes made many errors at the beginning of the daily session, probably due to high motivation/impatience; we excluded the data until the first successful trial in these cases. A trial was considered an error trial if the monkey released the bar either before or within 200 ms after the appearance of the green target (early release) or failed to respond within 1 second after the green target (late release). We did not distinguish between the 2 types of errors and used their sum except for the error pattern analysis.
Four models were nested to consider the presence or absence of random effects, random effects of treatment conditions, and subjects (S3 Table ). The best model was selected based on BIC for the entire data set, which is the sum of the regression results for each unit faceted by individual and/or treatment condition. For example, model #1 was fit to a total of 18 data sets (3 monkeys × 3 treatment conditions (CON, MO, and HO) × 2 subtypes (D 1 R and D 2 R), and then BIC was calculated by the sum of each fitting. Modeling was performed with the lme4 package in R, and the parameters (e. g. , k w and k d ) were estimated from the model. We performed 1-way ANOVAs to test the significance of the effect of treatment on discounting parameters with post hoc Tukey HSD test. LMMs were also applied for the correlation analysis between refusal rate (E) and reaction time (Rt) (Figs 4 and 6 and S5), where 4 statistical models were nested to take into account the presence or absence of random effects of subjects and treatment conditions, and the best-fit model was selected based on BIC (S2, S4 and S5 Tables).
Acknowledgments We thank  R. Suma ,  T. Okauchi ,  Y. Sugii ,  R. Yamaguchi ,  Y. Matsuda , and  J. Kamei  for their technical assistance, and  K. Oyama  for discussion. We also thank  Dr. M-R. Zhang  and his colleagues at the  Department of Radiopharmaceuticals Development, QST , for producing the radioligands. A Japanese monkey used in this study was provided by  National Bio-Resource Project "Japanese Monkeys" of MEXT, Japan.
Dotted curves in C and D are the best fit of Eqs 4 and 5, respectively. The data underlying this figure can be found on the following public repository: https://github. com/minamimoto-lab/2021-Hori-DAR. DAU : Abbreviationlistshavebeencompiledforthoseusedthrough 1 R, D 1 -like receptor; D 2 R, D 2 -like receptor; i. m. , intramuscular; MR, magnetic resonance; PET, positron emission tomography; ROI, region of interest. https://doi. org/10. 1371/journal. pbio. 3001055. g001.
Green and black lines are the best-fit lines for work and delay trials in model #1 in S3 Table, respectively. (D) Effects of D 2 R blockade. Nontreatment control (Control), moderate (1 day after haloperidol; MO) and high D 2 occupancy treatment conditions (day of haloperidol; HO) are shown. Others are the same for C. (E) Comparison of effects between D 1 R and D 2 R blockade on delay discounting parameter (k d ). Bars and symbols indicate mean and individual data, respectively. (F) Comparison of effects between D 1 R and D 2 R blockade on workload discounting parameter (k w ). Asterisks represent significant difference ( � p < 0. 05, 1-way ANOVA with post hoc Tukey HSD test). The data underlying this figure can be found on the following public repository: https://github. com/minamimoto-lab/2021-Hori-DAR.
La stratégie nationale "Autisme au sein des troubles neurodéveloppementaux" préconise la mise en place de dispositifs de soutien et d'accompagnement pour les familles. En effet, les familles d'un enfant présentant un handicap, et plus particulièrement un Trouble du Spectre de l'Autisme (TSA), doivent régulièrement s'adapter au trouble et à ses manifestations. Le concept de qualité de vie permet d'interroger les difficultés des familles du point de vue des parents et des fratries. Peu de travaux ont cependant évalué la qualité de vie des frères et soeurs, leurs besoins et les effets des accompagnements parfois mis en place. Nous avons réalisé une revue de la littérature sur la qualité de vie des fratries d'enfants présentant un TSA (bases de données : PubMed, PsycINFO et Google Scholar). Nous avons recensé 53 études publiées entre 1993 et 2019.
The present study aims at testing the effects of cultural intelligence (metacognitive, cognitive, motivational and behavioural facets) onto job performance in expatriation (dimensions relevant to task, effort demonstration, leadership, discipline maintenance, communication, administrative and managerial responsibilities) mediated by crosscultural adjustment (global, interactional and job facets). Data are collected via an electronic survey administered to French expatriates (N=201) and further processed in SPSS 20. 0 and Lisrel 8. 80. An output latent variable model globally confirms a mediation hypothesis and leads to a number of original findings. Namely, motivational and behavioural facets of cultural intelligence have the largest effect onto job performance in expatriation, while metacognitive facet has no effect at all.
En psychiatrie légale, les magistrats posent la question de l'existence d'un risque de récidive et de la dangerosité aux experts psychiatres. Les études de suivi en psychiatrie légale ont montré que les éléments psychiatriques prédictifs de récidive étaient liés essentiellement aux pathologies mentales graves, consommations de toxiques, addictions, niveaux élevés d'impulsivité, insight faible, troubles de personnalité associés, en particulier troubles de personnalité antisociale. Il existe aussi des facteurs de protection, en particulier l'observance des traitements. Compte tenu de la complexité des facteurs de risque et de protection psychiatriques et criminologiques, l'intelligence artificielle (IA) peut-elle aider psychiatres et magistrats à améliorer la prédictivité des récidives ? Méthodes : revue systématique de la littérature sur les applications de l'IA dans la prédiction des récidives en Psychiatrie légale, réalisée selon les critères PRISMA, utilisant les mots-clés « Artificial Intelligence », « Recidivism », « PersonalityDisorder », « Impulsive Behavior », « Alcohol abuse », « Drug Abuse », « Schizophrenia », « Bipolardisorder » sur les bases de données PubMed, Science Direct, Clinical Trial et Google Scholar.
Résultats : La grande majorité des études est issue de revues juridiques ou informatiques et très peu des bases de données médicales. Les études évaluant l'IA en Psychiatrie légale ont utilisé le plus souvent le Machine Learning à partir de données sociodémographiques, sociologiques, criminologiques, notamment l'âge de la première infraction et le nombre de condamnations antérieures. A ce jour, il n'y a que très peu d'études évaluant des paramètres psychiatriques, portant surtout sur les troubles de personnalité psychopathiques. Discussion /conclusion : Les applications de l'IA en Psychiatrie légale sont encore très prématurées. Cependant, certains critères psychiatriques devraient avoir une place plus importante dans ce champ, en particulier ceux issus des échelles HCR-20 de Webster et PCLR de Hare.