Models of Lung Transplant Research: a consensus statement from the National Heart, Lung, and Blood Institute workshop
Notice bibliographique
Résumé
Lung transplantation, a cure for a number of end-stage lung diseases, continues to have the worst long-term outcomes when compared with other solid organ transplants. Preclinical modeling of the most common and serious lung transplantation complications are essential to better understand and mitigate the pathophysiological processes that lead to these complications. Various animal and in vitro models of lung transplant complications now exist and each of these models has unique strengths. However, significant issues, such as the required technical expertise as well as the robustness and clinical usefulness of these models, remain to be overcome or clarified. The National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) convened a workshop in March 2016 to review the state of preclinical science addressing the three most important complications of lung transplantation: primary graft dysfunction (PGD), acute rejection (AR), and chronic lung allograft dysfunction (CLAD). In addition, the participants of the workshop were tasked to make consensus recommendations on the best use of these complimentary models to close our knowledge gaps in PGD, AR, and CLAD. Their reviews and recommendations are summarized in this report. Furthermore, the participants outlined opportunities to collaborate and directions to accelerate research using these preclinical models.
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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 | 0,028 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».