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Enregistrement W1964405405 · doi:10.1139/y02-112

Tissue elastance influences airway smooth muscle shortening: comparison of mechanical properties among different species

2002· article· en· W1964405405 sur OpenAlexaffvenue
Anabelle M. Opazo Saez, R. Robert Schellenberg, Mara S. Ludwig, Richard A. Meiss, Peter D. Paré

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirwayAnatomyContraction (grammar)Muscle contractionConnective tissueCarnivoraChemistryBiologyPathologyMedicineAnesthesiaEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have observed striking differences in the mechanical properties of airway smooth muscle preparations among different species. In this study, we provide a novel analysis on the influence of tissue elastance on smooth muscle shortening using previously published data from our laboratory. We have found that isolated human airways exhibit substantial passive tension in contrast to airways from the dog and pig, which exhibit little passive tension (<5% of maximal active force versus approximately 60% for human bronchi). In the dog and pig, airway preparations shorten up to 70% from Lmax (the length at which maximal active force occurs), whereas human airways shorten by only approximately 12% from Lmax. Isolated airways from the rabbit exhibit relatively low passive tension (approximately 22% Fmax) and shorten by 60% from Lmax. Morphologic evaluation of airway cross sections revealed that 25-35% of the airway wall is muscle in canine, porcine, and rabbit airways in contrast to approximately 9% in human airway preparations. We postulate that the large passive tension needed to stretch the muscle to Lmax reflects the high connective tissue content surrounding the smooth muscle, which limits shortening during smooth muscle contraction by imposing an elastic load, as well as by causing radial constraint.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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