Diaphragm Injury in Individuals with Airflow Obstruction
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to describe the nature of diaphragm injury, to quantify the injury and number of macrophages at the light microscopic level, and to determine their association with airflow obstruction in humans. Partial-thickness diaphragm biopsies were obtained from 21 subjects going for thoracotomy surgery (FEV(1): 74 +/- 34% predicted; range: 16 to 122% predicted). Cross sections cut from frozen diaphragm were processed with H&E or processed for immunohistochemistry using the monoclonal antibody Ber-MAC3 (DAKO Corp., Carpinteria, CA) to label macrophages. Area fractions (A(A)) or the proportions of the cross- sectional area were determined by point counting all viable fields of H&E-stained diaphragm cross sections. A(A) were 66.2 +/- 9.0% for normal muscle, 17.6 +/- 7.2% for abnormal muscle, and 16.3 +/- 4.2% for connective tissue. Percent predicted FEV(1) was inversely related to the A(A) of abnormal muscle (r = -0.53, p < 0.01) and directly related to the A(A) of normal muscle (r = 0.37, p < 0.05). The number of macrophages was not related to % predicted FEV(1) (mean +/- SD: 0.41 +/- 0.18/fiber; 52 +/- 19/mm(2)). We conclude that increasing severity of airflow obstruction is associated with an increased A(A) of abnormal diaphragm and a decreased A(A) of normal diaphragm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».