Simultaneous in‐<i>situ</i> NIRS of liver and bowel during septic shock
Notice bibliographique
Résumé
We wished to use near infrared spectroscopy (NIRS) to evaluate changes in blood perfusion in the liver and small bowel. However, conventional clinical NIRS probes use adhesive light shielding appliqués that fail in direct contact with the wetness and softness of the liver and small bowel surfaces. We describe our development and testing of customized NIRS probe holders. Methods: Studies were conducted in 11 juvenile (9–17 kg) anesthetized Yorkshire piglets, with intact liver and bowel exposed during experimental septic shock induced by infusion of Escherichia coli. Internally, the emitter and detector of one NIRO‐300 channel were sheathed, directed towards each other, and affixed to the opposite arms of a long‐jawed ratchet clamp applied directly to the liver. The emitter and detector of the NIRO‐300′s second channel were applied, facing each other, on opposite inner surfaces of a semicircular, semi‐rigid, reinforced rubber tube through which a loop of the small bowel was drawn. Externally, optodes from a NIRO‐500 were applied to the skin over the liver. NIRS data were collected at 1second intervals for 180 minutes. Results: A wide range of optical neutral density filters was required to attenuate the emissions because of the diversity of tissue density between subjects. There were no complications with the liver clamp, and the initial tendency for the bowel to slip from the NIRS holder was solved by securing it with surgical ribbon. Conclusion: Since the NIRO‐300 control algorithm did not halt monitoring; the NIRO‐300 data correlated with the NIRO‐500 data (r2=0.292 to 0.659) and both were correlated with the mean arterial blood pressure (range: r2=0.309 to 0.918, p< 0.05 for r2 > 0.105), our modifications were deemed successful.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».