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Enregistrement W2117460521 · doi:10.1186/1465-9921-5-8

In vivo clearance of surfactant lipids during acute pulmonary inflammation.

2004· article· en· W2117460521 sur OpenAlexfundno aff
Jaret Malloy, Jo Rae Wright

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Lung Association
Mots-clésPulmonary surfactantIn vivoInflammationChemistryLungMedicineImmunologyBiologyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A decrease in pulmonary surfactant has been suggested to contribute to the lung dysfunction associated with pulmonary inflammation. A number of studies have implicated surfactant clearance as a possible mechanism for altered pool sizes. The objective of the current study was to specifically investigate the mechanisms of surfactant clearance in a rodent model of acute pulmonary inflammation. METHODS: Inflammation was induced by intrapulmonary instillation of lipopolysaccharide (LPS: 100 microg/kg). Lipid clearance was assessed at 18 and 72 hours post-LPS instillation by intratracheal administration of radiolabel surfactant-like liposomes 2 hours prior to isolation and analysis of inflammatory cells and type II cells. RESULTS: At both 18 and 72 hours after LPS instillation there was significantly less radioactivity recovered in the lavage fluid compared to respective control groups (p < 0.05). At both time points, the number of cells recovered by lavage and their associated radioactivity was greater compared to control groups (p < 0.01). There was no difference in recovery of radioactivity by isolated type II cells or other cells obtained from enzymatic digestion of lung tissue. CONCLUSION: These results show that increased clearance of surfactant lipids in our model of acute pulmonary inflammation is primarily due to the inflammatory cells recruited to the airspace and not increased uptake by alveolar type II cells.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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