Removal of neutrophil gelatinase‐associated lipocalin by extracorporeal therapies
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) protein is an early biomarker for acute kidney injury (AKI). It is unknown if extracorporeal therapies (EC) have an effect on circulating NGAL levels. This study was designed to describe the kinetics of NGAL molecule in different EC techniques and to evaluate NGAL clearance in different operational conditions. A mock hemofiltration (HF) and hemoperfusion (HP) setup was used. NGAL was added to the blood reservoir and then measured at 30-minute intervals from arterial, venous, and ultrafiltrate (UF) lines. Removal kinetics and NGAL sieving coefficient were calculated. In our experiments, baseline NGAL concentration averaged 452 microg/L. There was a consistent downward trend throughout the experiment. NGAL concentration in the UF was between 80 and 90 microg/L, though it showed a slight increase in the second hour. The sieving coefficient of NGAL ranged from 0.2 to 0.4 during HF and it appeared to increase with time, suggesting an initial effect of membrane adsorption. HP proved clearly that there was adsorption of NGAL by the membrane and the point of saturation occured at approximately 60 minutes from the start of circulation. Our evaluation demonstrates that NGAL can be adsorbed and ultrafiltrated with polysulfone membranes. This should be taken into consideration when using NGAL as an AKI biomarker in patients undergoing EC circulation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».