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Enregistrement W1976979675 · doi:10.1159/000230675

Segmental Ischemia of the Liver – Microdialysis in a Novel Porcine Model

2009· article· en· W1976979675 sur OpenAlexaff
Anders Winbladh, Per Sandström, Hans Olsson, Joar Svanvik, P. Gullstrand

Notice bibliographique

RevueEuropean Surgical Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Hospital
Organismes subventionnairesForskningsrådet i Sydöstra Sverige
Mots-clésMicrodialysisIschemiaMedicineIn vivoIschemic preconditioningInternal medicineAnesthesiaEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Segmental liver ischemia is often used in rodents to study ischemia and reperfusion injuries (IRI). There are no reports of protocols using segmental ischemia in porcine models. Microdialysis (MD) provides the opportunity to study local effects of IRI in vivo. METHODS: Eight pigs received an MD catheter placed in liver segments IV and V, respectively. All circulation to segment IV was stopped for 80 min, and reperfusion was followed for 240 min. RESULTS: During ischemia the levels of lactate, glycerol and glucose increased 3-fold (p < 0.001), 40-fold (p < 0.001) and 4-fold (p < 0.01), respectively, in the ischemic segment compared to the perfused segment, whereas the levels of pyruvate fell to a tenth of the preischemic level (p < 0.001). All values returned to baseline after reperfusion. Serum levels of aspartate aminotransferase increased (p < 0.05). Polymorphonuclear cells increased in both segments, although the density was significantly higher in segment IV. CONCLUSION: Clamping of one liver segment in pigs is a simple, stable and reproducible model to study IRI with minimal systemic effects. MD revealed no signs of anaerobic metabolism in the perfused segment but still there was an increase in the number of polymorphonuclear neutrophils in this segment, although it was lower than that in the ischemic segment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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