Contribution des kinines dans le syndrome d'embolie de liquide amniotique : proposition de la lapine gravide comme modèle animal
Bibliographic record
Abstract
Le syndrome d’embolie de liquide amniotique (SELA) est une complication rare et souvent catastrophique de l’accouchement chez la femme caractérisée classiquement par une hypotension sévère, un arrêt cardiorespiratoire et une coagulation intra-vasculaire disséminée. Malheureusement, sa physiopathologie est encore mal connue. Le rôle des kinines n’a notamment pas été étudié. L’objectif de notre projet était de développer un modèle animal de SELA et d’étudier le rôle éventuel des kinines dans ce syndrome. Douze lapines en fin de gestation ont été incluses dans l’étude. Pour chacune d’entre-elles, le liquide amniotique était aspiré de chaque sac amniotique après une laparotomie. Six lapines recevaient un bolus de liquide amniotique injecté via la veine auriculaire alors que les six autres recevaient un bolus de saline. Parallèlement, les effets in vitro de liquide amniotique sur la coagulation étaient évalués par thrombelastographie (TEG) et comparés aux effets de la saline. L’injection de liquide amniotique n’a pas permis de reproduire les signes cliniques de SELA, n’a pas entrainé la génération de bradykinine, et n’a pas eu d’effet sur le temps de prothrombine, le temps de thromboplastine partielle activée, et l’activité du facteur VIII de. Une thrombocytopénie sévère et transitoire a cependant été notée 5 minutes après l’injection de liquide amniotique. De plus, en additionnant in vitro de liquide amniotique au sang on a observé un tracé de TEG hypercoagulable comparé à celui obtenu avec la saline. Le modèle n’ayant pas pu reproduire le SELA, le rôle des kinines dans ce syndrome reste à déterminer.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".