Removal of phosphine from bloodstream using hemoperfusion device consisting of metal-promoted carbon nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum phosphide (AlP) self-poisoning leads to severe toxicity with a high mortality rate in developing coun- tries. No effective methods to treat se- vere AlP poisoning have been identified to date. It is surmised that toxic levels are blood concentrations above 1.067 mg%. In some instances of toxic exposure, char- coal hemoperfusion is an effective way to remove the poisonous substances from the circulation. However, it seems that ad- sorption of phosphine gas (PH 3 ), the toxic ingredient of AlP, by activated charcoal is not adequate and, therefore, it is unlikely that charcoal hemoperfusion would be ef- fective in treating AlP poisoning. Carbon nanotubes (CNTs) are appropriate for supporting metal nanoparticles. Cobalt (Co) and cerium (Ce) nanoparticles sup- ported on CNTs (CoCe-CNTs) have cat- alytic properties in the phosphine decom- position reaction. We hypothesize that the substitution of charcoal with CoCe alloy supported on CNTs in hemoperfusion car- tridges can be used to remove PH 3 from the plasma compartment to cure ALP poi- soning. We believe it is possible for this novel extracorporeal technique to become an efficient method for PH 3 removal, en- hancing the patient's chance of survival.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».