Repeated lung function measurements do not accentuate experimental lung fibrosis in mice
Notice bibliographique
Résumé
Besides imaging techniques, assessment of lung function is an important clinical tool for the diagnosis and monitoring of chronic lung diseases, including idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). In mice, lung function maneuvers are usually performed using algorithm-based ventilation strategies including forced oscillation technique (FOT), negative pressure-driven forced expiratory (NPFE) and pressure-volume (PV) maneuvers via the FlexiVent system. Lung function tests (LFTs) in mice require a tracheotomy and therefore are performed as end-point measurement only. For this reason, several mice are needed for each time point to be analyzed. Repeated LFT would allow monitoring of a disease process in one and the same individual while reducing numbers of laboratory animals. However, its feasibility in mice and impact on developing lung fibrosis has not been studied so far. Using orotracheal cannulation without surgical exposure of the trachea, we examined the tolerability to repeated LFT (up to four times) in one and the same mouse, both under healthy conditions and in a model of AdTGF-β1 induced lung fibrosis. Together, our data show that repeated LFTs were feasible and well tolerated in the same mice with developing lung fibrosis and allowed a detailed longitudinal evaluation of lung mechanics. Implementation of reproducible, repeated lung function analyses will help to reduce numbers of animals in experimental studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».