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Enregistrement W2253593217 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.902.13

In Vivo Investigation of a Rabbit Model of Aortic Valve Disease

2008· article· en· W2253593217 sur OpenAlexaffabout
Amanda M. Hamilton, John A. Ronald, Kyle A. MacLean, Maria Drangova, Zamir G. Khan, James C. Lacefield, Brian K. Rutt, Kem A. Rogers, Derek R. Boughner

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIn vivoAortic valveEx vivoStenosisMagnetic resonance imagingCardiologyPopulationPathologyPathologicalStroke (engine)Internal medicineRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aortic valve sclerosis (AVS) is a vascular disease affecting more than 25% of the population over age 65; it advances to lethal aortic stenosis in 5% of people over age 75. Despite significant clinical consequences, no effective treatment exists other than surgical AV replacement. Long‐term low‐level cholesterol feeding in New Zealand White rabbits results in the development of AVS. In vivo magnetic resonance imaging (MRI) and ex vivo ultrasound and histological analysis were used to examine our rabbit model of AV disease. Our MRI technique allows for the examination of individual subjects in vivo. Aortic valve cusps were observed to thicken over time and diseased valves displayed regurgitant flow after 15 months on the cholesterol diet. Histological analysis of diseased valves revealed AVS with human‐like pathological characteristics including extensive thickening, lipid deposition, mineralization, and immune cell infiltration. This rabbit model, coupled with our MRI technique, allows for the serial examination of AV disease progress in individual animals, thereby enabling the investigation of disease treatments including dietary control or statin therapy. Funded by the Heart and Stroke Foundation of Ontario.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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