Non-invasive whole-body plethysmograph for assessment and prediction of radiation-induced lung injury using simultaneously acquired nitric oxide and lung volume measurements
Notice bibliographique
Résumé
Radiation-induced lung injury (RILI) is a prevalent side effect in patients who undergo thoracic irradiation as part of their cancer treatment. Preclinical studies play a major role in understanding disease onset under controlled experimental conditions. The aim of this work is to develop a single-chambered optimized, non-invasive, whole-body plethysmograph prototype for unrestrained small animal lung volume measurements for preclinical RILI studies. The system is also designed to simultaneously obtain nitric oxide (NO) measurements of the expired breath. The device prototype was tested using computer simulations, phantom studies and in vivo measurements in experimental animal models of RILI. The system was found to improve resemblance to true breathing signal characteristics as measured by improved skewness (21.83%) and kurtosis (51.94%) in addition to increased overall signal sensitivity (3.61%) of the acquired breath signal, when compared to matching control data. NO concentration data was combined with breath measurements in order to predict early RILI onset. The system was evaluated using serial weekly measurements in hemi-thorax irradiated rats (n = 8) yielding a classification performance of 50.0%, 62.5%, 87.5% using lung volume only, NO only, and combined measurements of both, respectively. Our results indicate that improved performance could be achieved when measurements of lung volume are combined with those of NO. This would provide the overall plethysmography system with the ability to provide useful diagnostic and prognostic information for preclinical and, potentially, clinical thoracic dose escalation studies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».