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Enregistrement W2022283999 · doi:10.1002/ppul.10409

Harvesting airway surface liquid: A comparison of two techniques

2004· article· en· W2022283999 sur OpenAlexaff
Jennifer Landry, Champlain Landry, Elizabeth A. Cowley, Karuthapillai Govindaraju, David H. Eidelman

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensDalhousie UniversityChristie (Canada)Montreal Clinical Research InstituteMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésMedicineAirwayIntensive care medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quantity and composition of airway surface liquid (ASL) are essential to host defense. To date, attempts to harvest ASL and measure its composition have yielded conflicting results. We investigated the physical principles underlying two techniques that were proposed for harvesting ASL: filter paper pledgets and polyethylene catheters. We compared the force and pressure generation and the kinematics of capillarity-induced fluid uptake with both techniques. Both have significant limitations for harvesting ASL, generating physiologically significant pressures (filter paper, 60.4 Pa; polyethylene, 14.3 Pa) that could potentially compromise epithelial integrity. Furthermore, filter paper generates a force 85-fold higher than the polyethylene catheter, which is associated with a very high rate of uptake of liquid and a large total amount of liquid relative to ASL thickness. While the PE catheter harvests liquid more gently, it is only effective when ASL surface tension is below 31 mN/m. These limitations likely account for some of the variability in reported ASL composition, and highlight the need for improved methods for harvesting ASL.

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)0,001
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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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