Endoscopic Evaluation of Angiogenesis in the Large Airways of Horses with Heaves Using Narrow Band Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heaves is a severe debilitating condition of horses, characterized by lower airway inflammation and permanent structural changes of the bronchial wall. Chronic inflammation promotes the formation of new vessels, a phenomenon known as angiogenesis. Narrow band imaging (NBI) endoscopy is a noninvasive technique that enhances the visualization of submucosal vessels, and commonly is employed for the study of angiogenesis in human patients. OBJECTIVES: Using NBI, we aimed to determine whether or not the central airways of horses with heaves undergo angiogenesis. ANIMALS: Horses with heaves during exacerbation of the disease (n = 5) and healthy controls (n = 6). METHODS: A library of NBI images was established from previously recorded videoendoscopies. Images were acquired by an operator blinded to horse ID. Images were obtained from 3 sites: 130 from the trachea (14 ± 9.3 [mean ± SD] images per horse with heaves and 10 ± 5.4 from controls; P = .45), 58 from the carina (5.4 ± 3.2 from horses with heaves and 5.2 ± 2.8 fromn controls; P > .99) and 167 from the intermediate bronchi (17.8 ± 6.7 from horses with heaves and 13 ± 5.6 from controls; P = .17). Using dedicated stereology software (NewCAST, Visiopharm; Denmark), the volume density of superficial and deep vessels was calculated blindly by point counting at each site for all horses. RESULTS: In the trachea, the volume density of superficial vessels was increased in horses with heaves compared to controls (P = .02). No difference was found between groups for the volume density of both superficial and deep vessels at the carina or intermediate bronchi. CONCLUSION AND CLINICAL RELEVANCE: NBI imaging of the airways was easily performed in standing sedated horses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».