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Enregistrement W4206297276 · doi:10.3791/55193-v

Use of a Piglet Model for the Study of Anesthetic-induced Developmental Neurotoxicity (AIDN): A Translational Neuroscience Approach

2017· article· en· W4206297276 sur OpenAlexaff
Emmett E. Whitaker, Christopher Z. Zheng, Bruno Bissonnette, Andrew Miller, Tanner Koppert, Joseph D. Tobias, Christopher R. Pierson, Fedias L. Christofi

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOhio State University
Mots-clésMedicineAnestheticPerioperativeNeurotoxicityPreclinical researchNeuroscienceAnimal modelAnesthesiaIntensive care medicinePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anesthesia cannot be avoided in many cases when surgery is required, particularly in children. Recent investigations in animals have raised concerns that anesthesia exposure may lead to neuronal apoptosis, known as anesthesia-induced developmental neurotoxicity (AIDN). Furthermore, some clinical studies in children have suggested that anesthesia exposure may lead to neurodevelopmental deficits later in life. Nonetheless, an ideal animal model for preclinical study has yet to be developed. The neonatal piglet represents a valuable model for preclinical study, as they share a striking number of developmental similarities with humans. The anatomy and physiology of piglets allow for implementation of rigorous human perioperative conditions in both survival and non-survival procedures. Femoral artery catheterization allows for close monitoring, thus enabling prompt correction of any deviation of the piglet's vital signs and chemistries. In addition, there are multiple developmental similarities between piglets and human neonates. The techniques required to use piglets for experimentation will require experience to master. A pediatric anesthesiologist is a critical member of the investigative team. We describe, in a general sense, the appropriate use of a piglet model for neurodevelopmental study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,367
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,120 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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