Thoracic Electrical Impedance Tomography—The 2022 Veterinary Consensus Statement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electrical impedance tomography (EIT) is a non-invasive real-time non-ionising imaging modality that has many applications. Since the first recorded use in 1978, the technology has become more widely used especially in human adult and neonatal critical care monitoring. Recently, there has been an increase in research on thoracic EIT in veterinary medicine. Real-time imaging of the thorax allows evaluation of ventilation distribution in anesthetised and conscious animals. As the technology becomes recognised in the veterinary community there is a need to standardize approaches to data collection, analysis, interpretation and nomenclature, ensuring comparison and repeatability between researchers and studies. A group of nineteen veterinarians and two biomedical engineers experienced in veterinary EIT were consulted and contributed to the preparation of this statement. The aim of this consensus is to provide an introduction to this imaging modality, to highlight clinical relevance and to include recommendations on how to effectively use thoracic EIT in veterinary species. Based on this, the consensus statement aims to address the need for a streamlined approach to veterinary thoracic EIT and includes: an introduction to the use of EIT in veterinary species, the technical background to creation of the functional images, a consensus from all contributing authors on the practical application and use of the technology, descriptions and interpretation of current available variables including appropriate statistical analysis, nomenclature recommended for consistency and future developments in thoracic EIT. The information provided in this consensus statement may benefit researchers and clinicians working within the field of veterinary thoracic EIT. We endeavor to inform future users of the benefits of this imaging modality and provide opportunities to further explore applications of this technology with regards to perfusion imaging and pathology diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle