Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,156 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».