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Enregistrement W2030078813 · doi:10.1046/j.1365-2168.2000.01335.x

Diaphragmatic dysfunction secondary to experimental lower torso ischaemia–reperfusion injury is attenuated by thermal preconditioning

2000· article· en· W2030078813 sur OpenAlexfundno aff
R. McLaughlin, C. Kelly, E. Kay, D. Bouchier‐Hayes

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research BoardCanadian Swine Health Board
Mots-clésMedicineDiaphragmatic breathingAnesthesiaTorsoIschemiaReperfusion injurySurgeryInternal medicineAnatomyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preconditioning describes the process whereby tissue exposure to a subcritical stress confers protection from subsequent injuries. This study assessed diaphragmatic muscle function after lower torso ischaemia-reperfusion (IR) and the role of thermal preconditioning in attenuation of this injury. METHODS: Sprague-Dawley rats were randomized into three groups (24 per group): a control group, an IR group that had aortic cross-clamping for 1 h followed by reperfusion, and a third group that received thermal preconditioning 18 h before IR. Diaphragmatic function was assessed at 24 h, 48 h and 7 days. RESULTS: IR resulted in significant diaphragmatic twitch and tetanic dysfunction compared with control muscle. Thermal preconditioning significantly attenuated this injury (P < 0.05). Mean(s.e.m.) muscle twitch and tetanic forces in the IR group were 204.9(17.2) and 282.7(19.2) g respectively at 24 h. Corresponding twitch and tetanic forces in preconditioned muscle were 270.4(25.1) and 552.0(35.2) g. CONCLUSION: This study demonstrated that systemic IR injury produced a respiratory muscle mechanical dysfunction that was attenuated by thermal preconditioning, at 24 h, 48 h and 7 days. Preconditioning may have a role in clinical practice, particularly before elective surgery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0140,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
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.

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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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