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Enregistrement W2118797041 · doi:10.1080/089583700750019549

ANIMAL MODELS OF CHRONIC BRONCHITIS AND THEIR RELEVANCE TO STUDIES OF PARTICLE-INDUCED DISEASE

2000· review· en· W2118797041 sur OpenAlexaff
Kristen J. Nikula, Francis H. Y. Green

Notice bibliographique

RevueInhalation Toxicology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic bronchitisMedicineBronchitisImmunologyInflammationCOPDFibrosisAnimal studiesTobacco smokePathogenesisPathologyPhysiologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic bronchitis is a significant cause of morbidity and mortality. Chronic irritation of the conducting airways by inhaled substances, most importantly cigarette smoke, air pollution, and occupational exposures, is thought to be a key factor in the pathogenesis of chronic bronchitis. Microbial infections have been implicated in acute exacerbations of bronchitis and in its progression. Several animal models of chronic bronchitis have been developed. This review examines similarities and dissimilarities among commonly used animal models of bronchitis and the human disease. The most commonly used animal models of chronic bronchitis are those employing SO2, tobacco smoke, lipopolysaccharide (endotoxin), proteases, and secretagogues. Bronchiolitis induced by nickel and nitric acid have also been reported. Rats, hamsters, and dogs are the species most frequently used; sheep and monkeys have been used less frequently. These models vary in the extent or location of mucous-cell hyperplasia and metaplasia, airway inflammation, chronicity, ease of induction, and reproducibility. Frequently, the deficiencies in these models are attributable to anatomic differences between human and animal airways, differences in the severity or chronicity of inflammation or fibrosis, or lack of complete characterization of the responses and their time course in the animal model. These animal models may be useful for investigating how, and under what exposure conditions, ambient pollutants might exacerbate airway inflammation, mucus hypersecretion, and airflow limitation.

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)0,001
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
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)0,0030,002

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 GPT0,381
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations51
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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