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Enregistrement W4394012030 · doi:10.1038/s41598-024-58213-5

Exploring alveolar recruitability using positive end-expiratory pressure in mice overexpressing TGF-β1: a structure–function analysis

2024· article· en· W4394012030 sur OpenAlexaff
Franziska Roeder, Tina Röpke, Lara-Kristin Steinmetz, Martin Kolb, Ulrich A. Maus, Bradford J. Smith, Lars Knudsen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für LungenforschungBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPositive end-expiratory pressureDistensionMechanical ventilationMedicineVentilation (architecture)LungAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pre-injured lungs are prone to injury progression in response to mechanical ventilation. Heterogeneous ventilation due to (micro)atelectases imparts injurious strains on open alveoli (known as volutrauma). Hence, recruitment of (micro)atelectases by positive end-expiratory pressure (PEEP) is necessary to interrupt this vicious circle of injury but needs to be balanced against acinar overdistension. In this study, the lung-protective potential of alveolar recruitment was investigated and balanced against overdistension in pre-injured lungs. Mice, treated with empty vector (AdCl) or adenoviral active TGF-β1 (AdTGF-β1) were subjected to lung mechanical measurements during descending PEEP ventilation from 12 to 0 cmH2O. At each PEEP level, recruitability tests consisting of two recruitment maneuvers followed by repetitive forced oscillation perturbations to determine tissue elastance (H) and damping (G) were performed. Finally, lungs were fixed by vascular perfusion at end-expiratory airway opening pressures (Pao) of 20, 10, 5 and 2 cmH2O after a recruitment maneuver, and processed for design-based stereology to quantify derecruitment and distension. H and G were significantly elevated in AdTGF-β1 compared to AdCl across PEEP levels. H was minimized at PEEP = 5–8 cmH2O and increased at lower and higher PEEP in both groups. These findings correlated with increasing septal wall folding (= derecruitment) and reduced density of alveolar number and surface area (= distension), respectively. In AdTGF-β1 exposed mice, 27% of alveoli remained derecruited at Pao = 20 cmH2O. A further decrease in Pao down to 2 cmH2O showed derecruitment of an additional 1.1 million alveoli (48%), which was linked with an increase in alveolar size heterogeneity at Pao = 2–5 cmH2O. In AdCl, decreased Pao resulted in septal folding with virtually no alveolar collapse. In essence, in healthy mice alveoli do not derecruit at low PEEP ventilation. The potential of alveolar recruitability in AdTGF-β1 exposed mice is high. H is optimized at PEEP 5–8 cmH2O. Lower PEEP folds and larger PEEP stretches septa which results in higher H and is more pronounced in AdTGF-β1 than in AdCl. The increased alveolar size heterogeneity at Pao = 5 cmH2O argues for the use of PEEP = 8 cmH2O for lung protective mechanical ventilation in this animal model.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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