In Vivo Dynamic Real-Time Monitoring and Quantification of Platelet-Thrombus Formation
Notice bibliographique
Résumé
Current methods for monitoring thrombosis and thrombus growth are invasive and provide only single-time-point data. Animal models rely mainly on flow changes as a surrogate of thrombus formation. Our aim was to validate a unique potentially noninvasive system to detect and quantify dynamic thrombus formation in vivo by using a porcine model of carotid artery injury. Thrombus growth was monitored by deposition of autologous (111)In-labeled platelet activity over the injured artery by use of miniaturized gamma detectors and Doppler blood flow. Counts were recorded at 2-minute intervals for 2 hours. The technique was validated by comparing standard antithrombotic agents against controls. Platelet recruitment was detected before significant change in flow. Thrombus formation, calculated as the area under the curve (platelets x minutes x 10(6)), was greatest for control animals (11.7+/-1.28), followed by animals treated with aspirin (6.13+/-0.91, P<0.05), heparin (2.45+/-0.34, P<0.05), and hirudin (0.2+/-0.01, P<0.01 compared with heparin). The rate of platelet deposition was assessed as the slope of the curve in the first 30 minutes (platelets x 10(6) per minute) for the following treatment groups of animals: control, 3.53+/-0.34; aspirin, 1.67+/-0. 34 (P<0.01); heparin, 1.55+/-0.3 (P<0.01); and hirudin, 0.25+/-0.03 (P<0.001). There was no statistical difference between heparin and aspirin treatments. Change in flow was assessed as reduction from baseline: control, >99+/-0.34%; aspirin, 39+/-9.1%; heparin, 36+/-12. 5%; and hirudin, 17+/-5.4%. There was no statistical difference between the aspirin- and heparin-treated groups. Morphometric analysis revealed >99+/-0.63% occlusion of the luminal area with thrombus for the control group, 43+/-14.3% for the aspirin-treated group, 30+/-5.6% for the heparin-treated group, and <10+/-1.8% for the hirudin-treated group. Assessment of platelet-thrombus formation with this technique was more sensitive than change in flow in determining antithrombotic efficacy, and thrombus formation was detected earlier. This study validates a new quantitative, sensitive, potentially noninvasive, portable, in vivo monitoring of dynamic thrombus growth, which appears applicable to phase II studies in humans.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».