Novel Murine Model of Pneumococcal Pneumonia: Use of Temperature as a Measure of Disease Severity To Compare the Efficacies of Moxifloxacin and Levofloxacin
Notice bibliographique
Résumé
Surface temperature measured by an infrared temperature-scanning thermometer was used to evaluate disease severity and predict imminent death in a murine model of pneumococcal pneumonia. We showed that a decrease in temperature was associated with increasing severity of disease and concomitant histological changes and also that a temperature of 30 degrees C or less was a predictor of death. Furthermore, viable bacterial counts in the lungs of mice euthanized at a temperature of < or = 30 degrees C were not significantly different from those seen in the lungs of mice allowed to die without intervention. These data support temperature change as a more subtle indicator of outcome than death and demonstrate that this could be used as a reliable end point for euthanasia. To test the utility of our model in a drug trial, we examined the efficacies of moxifloxacin and levofloxacin by using temperature as a measure of disease severity prior to and during treatment. Regardless of the antibiotic used, mice assessed as moderately ill (temperature > or = 32 degrees C) at the start of treatment had better clinical and bacteriological outcomes than mice assessed as severely ill (temperature < 32 degrees C). However, moxifloxacin offered better protection and greater bacterial clearance than did levofloxacin in all infected mice independent of disease severity. This model not only allows a more subtle evaluation of drug efficacy but also ensures a better degree of standardization and a more humane approach to drug efficacy studies involving animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».