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Enregistrement W2109134182 · doi:10.1177/0194599811419082

Oxymetazoline Ototoxicity in a Chinchilla Animal Model

2011· article· en· W2109134182 sur OpenAlexafffundabout
Sam J. Daniel, Olubunmi V. Akinpelu, Sofia Sahmkow, W. Robert J. Funnell, Fadi Akache

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChinchillaOtotoxicityOxymetazolineAnimal modelMedicineAudiologyInternal medicineAnatomyChemotherapyAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate possible ototoxic effects of a one-time application of oxymetazoline drops in a chinchilla animal model with tympanostomy tubes. Study Design. A prospective, controlled animal study. SETTING: The Research Institute of the Montreal's Children Hospital, McGill University Health Centre. SUBJECTS AND METHODS: Ventilation tubes were inserted in both ears of 12 animals. One ear was randomly assigned to receive oxymetazoline drops (0.5 mL). The contralateral ear did not receive any drops, serving as a control ear. OUTCOME MEASURES: Distortion product otoacoustic emissions were measured bilaterally for a wide range of frequencies (between 1 and 16 kHz) before and 1 day after the application of oxymetazoline in the experimental ears. Two months later, the animals were sacrificed and all cochleae were dissected out and processed for scanning electron microscopy. RESULTS: In this established chinchilla animal model, the measured distortion product otoacoustic emission amplitudes and the morphological appearance on scanning electron microscopy were similar for both control and experimental ears. CONCLUSION: Oxymetazoline did not cause ototoxicity in a chinchilla animal model 2 months after a single application via a tympanostomy tube.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,185 · 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'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
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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