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Enregistrement W3199033772 · doi:10.1080/01902148.2021.1979693

Double-chamber plethysmography <i>versus</i> oscillometry to detect baseline airflow obstruction in a model of asthma in two mouse strains

2021· article· en· W3199033772 sur OpenAlexafffund
Magali Boucher, Cyndi Henry, Fatemeh Khadangi, Alexis Dufour-Mailhot, Ynuk Bossé

Notice bibliographique

RevueExperimental Lung Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPlethysmographAirway resistanceMedicineTidal volumeAsthmaVentilation (architecture)Respiratory systemCardiologyInternal medicineAirway obstructionRespiratory physiologyRespiratory minute volumeAirwayAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim of the study The current gold standard to assess respiratory mechanics in mice is oscillometry, a technique from which several readouts of the respiratory system can be deduced, such as resistance and elastance. However, these readouts are often not altered in mouse models of asthma. This is in stark contrast with humans, where asthma is generally associated with alterations when assessed by either oscillometry or other techniques. In the present study, we have used double-chamber plethysmography (DCP) to evaluate the breathing pattern and the degree of airflow obstruction in a mouse model of asthma.Materials and Methods Female C57BL/6 and BALB/c mice were studied at day 1 using DCP, as well as at day 11 using both DCP and oscillometry following a once-daily exposure to either house-dust mite (HDM) or saline for 10 consecutive days.Results All DCP readouts used to describe either the breathing pattern (e.g., tidal volume and breathing frequency) or the degree of airflow obstruction (e.g., specific airway resistance) were different between mouse strains at day 1. Most of these strain differences persisted at day 11. Most oscillometric readouts (e.g., respiratory system resistance and elastance) were also different between strains. Changes caused by HDM were obvious with DCP, including decreases in tidal volume, minute ventilation, inspiratory time and mid-tidal expiratory flow and an increase in specific airway resistance. HDM also caused some strain specific alterations in breathing pattern, including increases in expiratory time and end inspiratory pause, which were only observed in C57BL/6 mice. Oscillometry also detected a small but significant increase in tissue elastance in HDM versus saline-exposed mice.Conclusions DCP successfully identified differences between C57BL/6 and BALB/c mice, as well as alterations in mice from both strains exposed to HDM. We conclude that, depending on the study purpose, DCP may sometimes outweigh oscillometry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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