Establishing an in vivo large animal model of one-lung ventilation and operative lung trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory complications, including acute lung injury (ALI) and acute respiratory distress syndrome (ARDS), are important causes of morbidity and mortality among lung surgery patients. Lung surgery introduces surgical and atelectatic trauma to the operated lung, while one-lung ventilation (OLV) applied to the contralateral lung is also a suspected mechanism of ventilator-induced lung injury (VILI). Our goal was to develop a large animal model to assess the relative lung injury induced by surgical and ventilator trauma during left upper lobectomy in juvenile pigs. METHODS: Sixteen pigs (24-32 kg) were randomly assigned to one of three OLV exposure groups. The control group (n = 5) was exposed to lung-protective ventilation (LPV) during OLV, the second group (n = 5) was exposed to potentially injurious ventilation (IMV) during OLV using higher tidal volume and peak airway pressure and the third group (n = 6) was exposed to hyperoxia with protective ventilation (LPV-HO) for the duration of OLV and surgery. FINDINGS: We describe the surgical and ventilation methods for a successful lung surgery pilot for a porcine OLV model. Initial surgeries show that our protocol is effective in reproducibly maintaining peak airway pressures, tidal volumes and oxygen delivery according to the parameters of LPV, IMV and hyperoxia during OLV. Bronchoalveolar lavage fluid IL-6 was elevated in response to IMV during OLV, hyperoxia and surgical exposure. CONCLUSIONS: We describe a reproducible protocol for an in vivo large animal model of OLV lung surgery with a protective and two injurious mechanical ventilation arms with collection of physiologic data and biospecimens.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».