Natural history of severe decompression sickness after rapid ascent from air saturation in a porcine model
Notice bibliographique
Résumé
We developed a swine model to describe the untreated natural history of severe decompression sickness (DCS) after direct ascent from saturation conditions. In a recompression chamber, neutered male Yorkshire swine were pressurized to a predetermined depth from 50-150 feet of seawater [fsw; 2.52-5.55 atmospheres absolute (ATA)]. After 22 h, they returned to the surface (1 ATA) at 30 fsw/min (0.91 ATA/min) without decompression stops and were observed. Depth was the primary predictor of DCS incidence (R = 0.52, P < 0.0001) and death (R = 0.54, P < 0.0001). Severe DCS, defined as neurological or cardiopulmonary impairment, occurred in 78 of 128 animals, and 42 of 51 animals with cardiopulmonary DCS died within 1 h after surfacing. Within 24 h, 29 of 30 survivors with neurological DCS completely resolved their deficits without intervention. Pretrial Monte Carlo analysis decreased subject requirement without sacrificing power. This model provides a useful platform for investigating the pathophysiology of severe DCS and testing therapeutic interventions. The results raise important questions about present models of human responses to similar decompressive insults.
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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 ».