Investigation de l’utilisation d’une boite d’induction à réchauffement actif pour l’anesthésie générale des rongeurs
Bibliographic record
Abstract
L'anesthésie générale est associée à une altération significative de la thermorégulation normale. L'augmentation de température cutanée avec pré-réchauffement réduit la redistribution durant l'anesthésie. Les principaux objectifs étaient: 1) étudier l'efficacité de stratégies de pré-réchauffement pendant l'anesthésie; 2) comparer l'efficacité du réchauffement actif au réchauffement passif et 3) évaluer l'efficacité du pré-réchauffement pour prévenir l'hypothermie après prémédication intramusculaire. Dans une étude prospective, croisée de 17 rats adultes, trois stratégies de préchauffage ont été évaluées : PW1% (augmentation température de 1%), PW40 (augmentation à 40°C) et NW (pas de réchauffement). Le pré-réchauffement a efficacement retardé l'atteinte du seuil d’hypothermie (7.1 minutes pour le groupe NW vs 12.4 minutes et 19.3 minutes pour PW1% et PW40, respectivement). Ces temps étaient significativement différents entre groupes: PW1% vs PW40 (p = 0.0044 (95% CI -12 à -2.2), PW40 vs NW (p < 0.0001 (95%CI 8.1 à 16.0) et PW1% vs NW (p = 0.003, 95%CI 1.8 à 8.7). Dans une étude prospective, randomisée, croisée et expérimentale sur 8 rats, le réchauffement actif (coussin chauffant) a été comparé au réchauffement passif (couverture) après pré-réchauffement (augmentation température centrale de 1%). La température a été maintenue plus adéquatement dans le groupe actif pendant (P = 0,008 [95%CI 3,2 à 20,4]) et après l'anesthésie (P = 0,002 [95%CI 4,2 à 17,7]). Dans une étude prospective, randomisée, croisée, une sédation intramusculaire (kétamine-midazolam-hydromorphone) a été administrée à 8 rats suivi d’une période de 14 minutes en cage non chauffée ou boîte chauffée. Une période d’anesthésie de 30 minutes avec soutien thermique a suivi. Au début du réveil, les rats chauffés avaient une température plus élevée (2/8 rats hypothermiques vs 6/8 rats non chauffés (P < 0.0001))
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".