Novel <i>in vitro</i> model for studying ureteric stent‐induced cell injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a novel in vitro model for the study of bladder and kidney epithelial cell injury akin to stent movement, as ureteric stents are associated with urinary tract complications that can significantly add to patient morbidity. These sequelae may be linked to inflammation triggered by stent-mediated mechanical injury to the urinary tract. MATERIALS AND METHODS: T24 bladder and A498 kidney cell line monolayers were damaged mechanically by segments of either Percuflex Plus (PP) or Triumph (triclosan-eluting) stents (both from Boston Scientific Corporation Inc. Natick, MA, USA) and the resulting expression profiles of several pro-inflammatory cytokines and growth factors were analysed. RESULTS: After control injury using the PP stent, supernatants of both cell lines had significantly increased levels of interleukin (IL)-6, IL-8, basic fibroblast growth factor and platelet-derived growth factor BB, and A498 cells also had increased tumour necrosis factor alpha. In almost all cases, the presence of triclosan within the media abrogated the pro-inflammatory cytokine increases, while its effects on growth factors varied. CONCLUSION: This study suggests that stent-related symptoms in the bladder and kidney may be partially due to a local inflammatory response to epithelial damage caused by the presence and movement of the stent. Future stent design should take these inflammatory responses, with respect to physical injury, into consideration, using either more biocompatible materials or anti-inflammatory compounds such as triclosan.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».