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Enregistrement W2008046658 · doi:10.1152/japplphysiol.00633.2011

Modeling stochastic and spatial heterogeneity in a human airway tree to determine variation in respiratory system resistance

2011· article· en· W2008046658 sur OpenAlexaff
Del Leary, Swati A. Bhatawadekar, Grace Párraga, Geoffrey N. Maksym

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory systemSpatial variabilityBiologyVariation (astronomy)Airway resistanceSpatial heterogeneityAirwayMedicineMathematicsStatisticsEcologyAnatomyAnesthesiaPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma is a variable disease with changes in symptoms and airway function over many time scales. Airway resistance (Raw) is variable and thought to reflect changes in airway smooth muscle activity, but just how variation throughout the airway tree and the influence of gas distribution abnormalities affect Raw is unclear. We used a multibranch airway lung model to evaluate variation in airway diameter size, the role of coherent regional variation, and the role of gas distribution abnormalities on mean Raw (Raw) and variation in Raw as described by the SD (SDRaw). We modified an anatomically correct airway tree, provided by Merryn Tawhai (The University of Auckland, New Zealand), consisting of nearly 4,000 airways, to produce temporal and spatial heterogeneity. As expected, we found that increasing the diameter variation by twofold, with no change in the mean diameter, increased SDRaw more than fourfold. Perhaps surprisingly, Raw was proportional to SDRaw under several conditions-when either mean diameter was fixed, and its SD varied or when mean diameter varied, and SD was fixed. Increasing the size of a regional absence in gas distribution (ventilation defect) also led to a proportionate increase in both Raw and SDRaw. However, introducing regional dependence of connected airways strongly increased SDRaw by as much as sixfold, with little change in Raw. The model was able to predict previously reported Raw distributions and correlation of SDRaw on Raw in healthy and asthmatic subjects. The ratio of SDRaw to Raw depended most strongly on interairway coherent variation and only had a slight dependence on ventilation defect size. These findings may explain the linear correlation between variation and mean values of Raw but also suggest that regional alterations in gas distribution and local coordination in ventilation amplify any underlying variation in airway diameters throughout the airway tree.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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