Laryngeal mucosa: Its susceptibility to damage by acid and pepsin
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Exposure of pig laryngeal mucosa to pepsin and acid will have a differential damaging effect depending on the anatomical site, mirroring the effects seen in the human larynx in laryngopharyngeal reflux (LPR). This study aims to quantitate damage caused to laryngeal tissue by acid alone, and acid and pepsin, and also to determine if the extent of this damage depends on the tissue site. STUDY DESIGN: Prospective translational research study. METHODS: An excised porcine laryngeal damage model in a small Ussing chamber was used to measure the effect of pepsin and acid on five sites (ventricles, vocal folds, posterior commissure, supraglottic, and subglottic mucosa). The tissue samples were incubated on the lumenal side for 1 hour with pH 2 and 4 HCl, pH 2 plus 1 mg/mL pepsin, and pH 4 plus 1 mg/mL pepsin. Damage was assessed by changes in absorbance of the bathing solution at optical density (OD) 260 nm and OD 280 nm and by measurement of released DNA compared to tissues bathed in pH 7.4 buffer. Damage was also assessed histologically. RESULTS: Based on histology, all the tissues were resistant to pH 4.0 except the subglottic mucosa. Only the posterior commissure was not damaged by pH 2.0 plus pepsin. Similar patterns were observed with absorbance changes and DNA release. CONCLUSIONS: The subglottic mucosa was the most susceptible to damage and the posterior commissure the least. Laryngeal tissues are essentially resistant to damage at pH 4.0, but are damaged when pepsin is present. This suggests that in LPR, pH 4.0 or above refluxate would only be damaging if it contains pepsin.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».