Oscillometry of the respiratory system: a translational opportunity not to be missed
Notice bibliographique
Résumé
Airway oscillometry has become the de facto standard for quality assessment of lung physiology in laboratory animals and has demonstrated its usefulness in understanding diseases of small airways. Nowadays, it is seeing extensive use in daily clinical practice and research; however, a question that remains unanswered is how well physiological findings in animals and humans correlate? Methodological and device differences are obvious between animal and human studies. However, all devices deliver an oscillated airflow test signal and output respiratory impedance. In addition, despite analysis differences, there are ways to interpret animal and human oscillometry data to allow suitable comparisons. The potential with oscillometry is its ability to reveal universal features of the respiratory system across species, making translational extrapolation likely to be predictive. This means that oscillometry can thus help determine if an animal model displays the same physiological characteristics as the human disease. Perhaps more importantly, it can also be useful to determine whether an intervention is effective as well as to understand if it affects the desired region of the respiratory system, e.g., the periphery of the lung. Finally, findings in humans can also inform preclinical scientists and give indications as to what type of physiological changes should be observed in animal models to make them relevant as models of human disease. The present article will attempt to demonstrate the potential of oscillometry in respiratory research, an area where the development of novel therapies is plagued with a failure rate higher than in other disease areas.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».