Human islet cell transplantation – future prospects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Islet transplantation has the potential to cure diabetes mellitus. Nevertheless despite successful reversal of diabetes in many small animal models, the clinical situation has been far more challenging. The aim of this review is to discuss why insulin-independence after islet allotransplantation has been so difficult to achieve. METHODS: A literature review was undertaken using Medline from 1975 to July 2000. Results reported to the International Islet Transplant Registry (ITR) up to December 1998 were also analysed. RESULTS: Up to December 1998, 405 islet allotransplants have been reported the ITR. Of those accurately documented between 1990 and 1998 (n = 267) only 12% have achieved insulin-independence (greater than 7 days). However with refined peri-transplant protocols insulin independence at 1 year can reach 20%. CONCLUSIONS: There are many factors which can explain the failure of achieving insulin-independence after islet allotransplantation. These include the use of diabetogenic immunosuppressive agents to abrogate both islet allo-immunity and auto-immunity, the critical islet mass to achieve insulin-independence and the detrimental effects of transplanting islets in an ectopic site. However recent evidence most notably from the Edmonton group demonstrates that islet allotransplantation still has great potential to become an established treatment option for diabetic patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».