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Enregistrement W2156647462 · doi:10.1089/jamp.2014.1197

What Causes Uneven Aerosol Deposition in the Bronchoconstricted Lung? A Quantitative Imaging Study

2015· article· en· W2156647462 sur OpenAlexaff
Elliot Greenblatt, Tilo Winkler, R. Scott Harris, Vanessa J. Kelly, Mamary Kone, Ira Katz, Andrew R. Martin, G. Caillibotte, José G. Venegas

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Medicine and Pulmonary Drug Delivery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésAerosolDeposition (geology)Ventilation (architecture)InhalationLung ventilationLungChemistryAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMedicineInternal medicineMeteorologyPhysicsAnesthesiaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: A previous PET-CT imaging study of 14 bronchoconstricted asthmatic subjects showed that peripheral aerosol deposition was highly variable among subjects and lobes. The aim of this work was to identify and quantify factors responsible for this variability. Methods: A theoretical framework was formulated to integrate four factors affecting aerosol deposition: differences in ventilation, in how air vs. aerosol distribute at each bifurcation, in the fraction of aerosol escaping feeding airways, and in the fraction of aerosol reaching the periphery that is exhaled. These factors were quantified in 12 of the subjects using PET-CT measurements of relative specific deposition sD* , relative specific ventilation sV* (measured with dynamic PET or estimated as change in expansion between two static HRCTs), average lobar expansion F VOL , and breathing frequency measured during aerosol inhalation f N . Results: The fraction of the variance of sD* explained by sV* (0.38), by bifurcation effects (0.38), and by differences in deposition along feeding airways (0.31) were similar in magnitude. We could not directly estimate the contribution of aerosol that was exhaled. Differences in expansion did not explain any fraction of the variability in sD* among lobes. The dependence of sD* on sV* was high in subjects breathing with low f N , but weakened among those breathing faster. Finally, sD* / sV* showed positive dependence on F VOL among low f N subjects, while the dependence was negative among high f N subjects. Conclusion: The theoretical framework allowed us to analyze experimentally measured aerosol deposition imaging data. When considering bronchoconstricted asthmatic subjects, a dynamic measurement of ventilation is required to evaluate its effect on aerosol transport. The mechanisms behind the identified effects of f N and F VOL on aerosol deposition need further study and may have important implications for aerosol therapy in subjects with heterogeneous ventilation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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