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Enregistrement W2081710302 · doi:10.1111/j.1600-6143.2009.02770.x

Translational Research: Animal Models of Obliterative Bronchiolitis after Lung Transplantation

2009· review· en· W2081710302 sur OpenAlexaff
Masaaki Sato, Shaf Keshavjee, Mingyao Liu

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung transplantationTransplantationAnimal modelBronchiolitisBronchiolitis obliteransTranslational researchLungAirwayPathologicalIntensive care medicineFibrosisIdiopathic pulmonary fibrosisPathologySurgeryRespiratory systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obliterative bronchiolitis (OB) or chronic graft dysfunction remains the major limitation to long-term success of lung transplantation. Investigation using animal models is a critical component of research to understand the underlying pathological mechanisms and to develop novel preventive and therapeutic strategies for OB. Multiple animal models of OB exist, including orthotopic lung transplantation in rodents and large animals, orthotopic tracheal transplantation and heterotopic transplantation of a trachea in variable sites such as subcutaneous, intraomental and intrapulmonary sites. The most important issue for researchers is not specifically which model is the best but which is the most appropriate model to test their scientific hypothesis. For example, while orthotopic lung transplantation best mimics the overall surgical procedure, a question regarding fibrotic processes of OB may be better answered using heterotopic tracheal transplant models because of their reliable reproducibility of allograft obliterative airway fibrosis. Animal models should be continuously refined, modified and sometimes combined to fit the particular research purpose. We review the available animal models, their modifications and possible applications to assist researchers in choosing the appropriate model for their intended research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,451
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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