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Enregistrement W2421068952 · doi:10.1093/milmed/167.11.939

Therapeutic Effects of Cooling Swine Skin Exposed to Sulfur Mustard

2002· article· en· W2421068952 sur OpenAlexaff
Peggy Nelson, Ira Hill, John Conley, K L Blohm, Corey Davidson, Thomas W. Sawyer

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfur mustardMedicineLesionSkin lesionToxicitySurgeryDermatologyPhysiologyToxicologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent world events have highlighted the need for effective medical therapies for chemical weapon injuries. Of the chemical weapon agents, perhaps one of the most widely used, both historically and most recently in the Iran-Iraq War, is sulfur mustard (HD). No effective antidotes exist for this vesicant agent and, to this day, HD casualties are treated entirely symptomatically. Previous work carried out in this laboratory has indicated that cooling HD-exposed tissue may ameliorate the resultant injury. To further examine this, an anesthetized domestic swine model was used to investigate whether alteration of skin temperature had any effect either visually or histopathologically on the development and progression of HD-induced skin lesions over 7 days. Exposure of swine skin to HD vapor resulted in lesions whose severity was exposure time related (4, 8, 12, and 16 minutes). Postdecontamination heating of skin above ambient temperature (approximately 39 degrees C) resulted in worsening of the lesion, whereas postdecontamination cooling (approximately 15 degrees C) for between 2 to 4 hours postexposure lessened the severity of HD-induced injury. The authors conclude that the early, noninvasive and simplistic act of cooling HD-exposed skin may have a salutary effect on the severity of HD-induced cutaneous lesions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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