Effects of airway tree asymmetry on the emergence and spatial persistence of ventilation defects
Notice bibliographique
Résumé
Asymmetry and heterogeneity in the branching of the human bronchial tree are well documented, but their effects on bronchoconstriction and ventilation distribution in asthma are unclear. In a series of seminal studies, Venegas et al. have shown that bronchoconstriction may lead to self-organized patterns of patchy ventilation in a computational model that could explain areas of poor ventilation [ventilation defects (VDefs)] observed in positron emission tomography images during induced bronchoconstriction. To investigate effects of anatomic asymmetry on the emergence of VDefs we used the symmetric tree computational model that Venegas and Winkler developed using different trees, including an anatomic human airway tree provided by M. Tawhai (University of Auckland), a symmetric tree, and three trees with intermediate asymmetry (Venegas JG, Winkler T, Musch G, Vidal Melo MF, Layfield D, Tgavalekos N, Fischman AJ, Callahan RJ, Bellani G, Harris RS. Nature 434: 777-782, 2005 and Winkler T, Venegas JG. J Appl Physiol 103: 655-663, 2007). Ventilation patterns, lung resistance (RL), lung elastance (EL), and the entropy of the ventilation distribution were compared at different levels of airway smooth muscle activation. We found VDefs emerging in both symmetric and asymmetric trees, but VDef locations were largely persistent in asymmetric trees, and bronchoconstriction reached steady state sooner than in a symmetric tree. Interestingly, bronchoconstriction in the asymmetric tree resulted in lower RL (∼%50) and greater EL (∼%25). We found that VDefs were universally caused by airway instability, but asymmetry in airway branching led to local triggers for the self-organized patchiness in ventilation and resulted in persistent locations of VDefs. These findings help to explain the emergence and the persistence in location of VDefs found in imaging studies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».