Mathematical Model of Tissue Oxygenation in Early Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
The defining characteristic of sepsis is a progressive microvascular dysfunction remote to the locus of infection. Our objective was to quantify the time course of changing tissue PO 2 due to microvascular injury in early sepsis using an established mathematical model. Experimental data obtained from a rat cecal‐ligation and perforation (CLP) model of sepsis has demonstrated a progressive FCD loss at 2, 3 and 4 hours (11±4%, 15±1%, 21±5% SHAM vs 18±3%, 32±5%, 48±7% CLP respectively). Microvascular blood flow was recorded in skeletal muscle using dual wavelength intra‐vital video microscopy. Capillaries were analyzed at baseline in vivo for O 2 saturations and hemodynamics. Custom vascular mapping software was used to reconstruct the real geometry (length, diameter, tissue depth and connections between vessels) of the experimental network (Volume 420 × 420 × 60 μm ). A constant consumption computational model applied to the FCD conditions at each time point found mean tissue PO 2 was not different between SHAM and CLP at 2 hours (34.2±4.3 vs 33.3±4.2 mmHg) or 3 hours (33.0±4.3 vs 31.2±4.5 mmHg) post. At 4 hours tissue PO 2 was significantly different between SHAM and CLP (32.7±4.3 vs 25.9±6.5 mmHg, p < 0.01). This simulation suggests that a substantial FCD loss precedes a significant decrease in tissue oxygenation due to diffusional exchange between adjacent capillaries. Supported by CIHR grant to DG and CGE.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».