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Enregistrement W1999053320 · doi:10.1055/s-2006-948291

The Future of Surfactant Therapy during ALI/ARDS

2006· review· en· W1999053320 sur OpenAlexaff
James F. Lewis, Ruud A. W. Veldhuizen

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésARDSMedicinePulmonary surfactantSurfactant therapyContext (archaeology)LungPneumoniaRespiratory distressIntensive care medicineClinical trialPathologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of pulmonary surfactant in maintaining normal lung function, and the observations that alterations in endogenous surfactant contribute to the lung dysfunction associated with acute lung injury (ALI) and the acute respiratory distress syndrome (ARDS), provide a rationale for administering exogenous surfactant in this setting. The results of clinical trials have been variable, however, in part due to the various surfactant preparations used, the different delivery and dosing methods employed, and the types of patients targeted for this therapy. Based on the insight gained from these studies, ongoing trials have modified these factors to optimize outcome, including one trial that is focusing on patients with direct lung insults such as pneumonia and aspiration. The future of surfactant therapy may well take advantage of the recently described host defense functions of this material. Based on extensive in vitro data as well as in vivo animal studies demonstrating the anti-inflammatory and antibacterial functions of various surfactant components, administration of surfactant earlier in the course of the disease, when lung inflammation is present but before severe lung dysfunction occurs, may prove to be optimal. This review discusses both the biophysical and host defense functions of surfactant in the context of novel therapeutic approaches for patients with ALI/ARDS.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations47
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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