Long-term follow-up of patients with type 1 diabetes transplanted with neonatal pig islets
Notice bibliographique
Résumé
Pancreas transplantation is an option to achieve better metabolic control and decrease chronic complications in patients with diabetes. Xenotransplantation becomes an important alternative. In this study, we show the clinical outcome of patients with type 1 diabetes transplanted with neonatal pig islets without immunosuppression. In a longitudinal study of 23 patients with type 1 diabetes, who received porcine islets between 2000 and 2004, we registered demographic and clinical characteristics every 3 months and chronic complications evaluation yearly. Porcine C-peptide was measured in urine samples under basal conditions and after stimulation with l-arginine. More than 50% were female, median current age was 20·8 years, median diabetes duration at transplantation 5·5 years, median current diabetes duration 11 years and median time post-transplantation 5·7 years. Their media of glycosylated haemoglobin reduced significantly after the first transplantation. Insulin doses remain with a reduction greater than 33% in more than 50% of the patients. Before transplantation, 14 of the 21 patients presented mild chronic complications and currently only two patients presented these complications. Porcine C-peptide was present in all urine samples under basal conditions and increased post-stimulation with l-arginine. These patients achieved an excellent metabolic control after the first transplantation. This could explain, as well as the remaining function of transplanted cells, the low frequency of chronic complications compared to patients with similar diabetes duration and age.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».