Notice bibliographique
Résumé
Patterns of regional aerosol deposition within the lungs are known to vary in a predictable manner with a number of factors, most notably aerodynamic particle size and inhalation pattern. Targeting deposition involves the intentional manipulation of one or more of these factors to promote aerosol deposition in certain locations within the respiratory tract. This section will begin by exploring existing evidence supporting the need to target regional deposition. Thereafter, various approaches to targeting will be introduced. In addition to control of aerodynamic particle size and inhalation pattern, a collection of approaches are available through which to passively target deposition to more central or peripheral lung regions. These include the delivery of short aerosol boluses at prescribed time points in inhalation, control of transient hygroscopic aerosol size changes during transport through the respiratory tract, and use of alternative carrier gas mixtures such as helium/oxygen mixtures. Comparatively, targeting aerosol deposition locally to very precise, spatially-defined lung regions is in its infancy. Early, exploratory techniques used for local targeting will be described. The continued evolution of deposition targeting towards ever more specific locations within the lungs is required to explore fundamental research questions in aerosol medicine: namely, how precise does targeting need to be before additional refinement fails to produce appreciably different therapeutic effects, and which nascent applications of aerosols in medicine might benefit from more selective regional targeting?
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».