Development of a Neonatal Piglet Acute Lung Injury Model Recreating the Early Environment of Preterm Infant Lungs
Notice bibliographique
Résumé
Premature birth is a major cause of pediatric morbidity and mortality. Bronchopulmonary dysplasia (BPD) is a severe consequence of extreme prematurity, leading to lung growth alterations and long-lasting developmental effects. The pathogenesis of BPD is multi-factorial, including mechanical ventilation, hyperoxia, and inflammation as the main drivers of its development. Currently, there is no treatment for BPD. In this study, a feasible and reproducible new neonatal piglet model of acute lung injury (ALI), mimicking the clinical stimuli faced by the human preterm lung, is presented. The multi-hit ALI neonatal piglet model - combining surfactant depletion, hyperoxia, high pressure-ventilation, and intratracheal lipopolysaccharide (LPS) administration results in impaired oxygenation, perturbed lung function, inflammation with neutrophil infiltration, and histological lung injury. Its main advantages are using the harmful stimuli known to drive BPD pathogenesis and its low maintenance. It generates high-fidelity ALI, meeting the American Thoracic Society ALI criteria. Large animal models, such as this piglet model, are critical to understanding early pathogenic factors, identifying therapeutic targets, and facilitating clinical translation to patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».