Can bronchoconstriction and bronchodilatation in horses be detected using electrical impedance tomography?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Electrical impedance tomography (EIT) generates images of the lungs based on impedance change and was able to detect changes in airflow after histamine challenge in horses. Objectives To confirm that EIT can detect histamine-provoked changes in airflow and subsequent drug-induced bronchodilatation. Novel EIT flow variables were developed and examined for changes in airflow. Methods Bronchoconstriction was induced using stepwise histamine bronchoprovocation in 17 healthy sedated horses. The EIT variables were recorded at baseline, after saline nebulization (control), at the histamine concentration causing bronchoconstriction (Cmax) and 2 and 10 minutes after albuterol (salbutamol) administration. Peak global inspiratory (PIFEIT) and peak expiratory EIT (PEFEIT) flow, slope of the global expiratory flow-volume curve (FVslope), steepest FVslope over all pixels in the lung field, total impedance change (surrogate for tidal volume; VTEIT) and intercept on the expiratory FV curve normalized to VTEIT (FVintercept/VTEIT) were indexed to baseline and analyzed for a difference from the control, at Cmax, 2 and 10 minutes after albuterol. Multiple linear regression explored the explanation of the variance of Δflow, a validated variable to evaluate bronchoconstriction using all EIT variables. Results At Cmax, PIFEIT, PEFEIT, and FVslope significantly increased whereas FVintercept/VT decreased. All variables returned to baseline 10 minutes after albuterol. The VTEIT did not change. Multivariable investigation suggested 51% of Δflow variance was explained by a combination of PIFEIT and PEFEIT. Conclusions and Clinical Importance Changes in airflow during histamine challenge and subsequent albuterol administration could be detected by various EIT flow volume variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».