Simultaneous in‐<i>situ</i> NIRS of liver and bowel during septic shock
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 (r 2 =0.292 to 0.659) and both were correlated with the mean arterial blood pressure (range: r 2 =0.309 to 0.918, p < 0.05 for r 2 > 0.105), our modifications were deemed successful.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle