MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315927509 · doi:10.3791/64788

A Piglet Perinatal Asphyxia Model to Study Cardiac Injury and Hemodynamics after Cardiac Arrest, Resuscitation, and the Return of Spontaneous Circulation

2023· article· en· W4315927509 sur OpenAlexafffund
Eydís Oddsdóttir Stenersen, Annette Olsen, Maria Melheim, Rønnaug Solberg, Ingrid Dannevig, Georg M. Schmölzer, Po‐Yin Cheung, Britt Nakstad, Ola Didrik Saugstad, Arild Rønnestad, Anne Lee Solevåg

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådUniversitetet i OsloUniversity of Alberta
Mots-clésReturn of spontaneous circulationMedicineCardiopulmonary resuscitationResuscitationAsphyxiaPerinatal asphyxiaPulseless electrical activityClinical deathHemodynamicsIntensive care medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neonatal piglets have been extensively used as translational models for perinatal asphyxia. In 2007, we adapted a well-established piglet asphyxia model by introducing cardiac arrest. This enabled us to study the impact of severe asphyxia on key outcomes, including the time taken for the return of spontaneous circulation (ROSC), as well as the effect of chest compressions according to alternative protocols for cardiopulmonary resuscitation. Due to the anatomical and physiological similarities between piglets and human neonates, piglets serve as good models in studies of cardiopulmonary resuscitation and hemodynamic monitoring. In fact, this cardiac arrest model has provided evidence for guideline development through research on resuscitation protocols, pathophysiology, biomarkers, and novel methods for hemodynamic monitoring. Notably, the incidental finding that a substantial fraction of piglets have pulseless electrical activity (PEA) during cardiac arrest may increase the applicability of the model (i.e., it may be used to study pathophysiology extending beyond the perinatal period). However, the model generation is technically challenging and requires various skill sets, dedicated personnel, and a fine balance of the measures, including the surgical protocols and the use of sedatives/analgesics, to ensure a reasonable rate of survival. In this paper, the protocol is described in detail, as well as experiences with adaptations to the protocol over the years.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Visualized ExperimentsMême sujetCardiac Arrest and ResuscitationTravaux en français237 207