Videoconferencing for Large Animal Trauma Experiments During COVID-19: A Cross-Continent Experience
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: COVID-19 shutdowns in many research facilities across North America impacted preclinical trauma-related research and development. Shutdown limited the speed and resources available for large animal experiments necessary for advancing medical devices and technologies. However, the pandemic led to the rapid adoption and expansion of videoconferencing in social circles, workplaces, and primary care health settings. Here, we describe the use of simple videoconferencing equipment to plan and carry out 3 total weeks of large animal experiments with a large, cross-continent, interdisciplinary team testing a novel technology in swine models of noncompressible intraabdominal hemorrhage and junctional hemorrhage. MATERIALS AND METHODS: Animal experiments using swine were scheduled over 3 weeks in February and March 2021 to take place in Toronto, Canada. All relevant animal protocols and COVID-19 site-specific risk assessments were completed and approved by the responsible institutional committees. Experiments were conducted by connecting 12 total research personnel from 3 sites by a simple video conferencing setup which included low-cost, high-definition webcams and standard smartphones streaming to Zoom. RESULTS: Video conferencing allowed for 3 weeks of trauma experiments to take place at the height of Toronto's third peak of COVID-19 cases. Up to 3 experiments were completed for models requiring 6 hours of monitoring, and up to 5 experiments were completed for models requiring 3 hours of monitoring. The large amount of digital data collected during these experiments was rapidly shared with our network of collaborators, who analyzed results and interpreted findings in real time. CONCLUSIONS: The system described in this paper has the potential to reduce costs of trauma animal model development and allow for rapid testing and implementation of life-saving devices in settings with limited onsite personnel as experienced during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 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) | 0,008 | 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 ».