Emerging Piglet Models of Neonatal Short Bowel Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Short bowel syndrome (SBS) is a growing problem in the human neonatal population. In infants, SBS is the leading cause of intestinal failure, the state of being unable to absorb sufficient nutrients for growth and development. Neonates with SBS are dependent on long-term parenteral nutrition therapy, but many succumb to the complications of sepsis and liver disease. Research in neonatal SBS is challenged by the ethical limits of studying sick human neonates and the heterogeneous nature of the disease process. Outcomes in SBS vary depending on residual intestinal anatomy, intestinal length, patient age, and exposure to nutrition therapies. The neonatal piglet serves as an appropriate translational model of the human neonate because of similarities in gastrointestinal ontogeny, physiological maturity, and adaptive processes. Re-creating the disease process in a piglet model presents a unique opportunity for researchers to discover novel insights and therapies in SBS. Emerging piglet models of neonatal SBS now represent the entire spectrum of disease seen in human infants. This review aims to contextualize these emerging piglet models within the context of SBS as a heterogeneous disease. We first explore the factors that account for SBS heterogeneity and then explore the suitability of the neonatal piglet as an appropriate translational animal model. We then examine differences between the emerging piglet models of neonatal SBS and how these differences affect their translational potential to human neonates with SBS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».