Influence of Pancreas Preservation on Human Islet Isolation Outcomes: Impact of the Two-Layer Method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human pancreas preservation for islet transplantation holds additional challenges and considerations compared with whole pancreas transplantation. The purpose of this study was to clarify the limitations of the University of Wisconsin (UW) solution and the potentials of the two-layer method (TLM) for pancreas preservation before human islet isolation. METHODS: We retrospectively evaluated human islet isolation records between January 2001 and February 2003. One hundred forty-two human pancreata were procured from cadaveric donors and preserved by means of the UW solution (n=112) or TLM (n=30). Human islet isolations were performed using a standard protocol and assessed by islet recovery and in vitro function of islets. RESULTS: Eight to ten hours of cold ischemia in the UW solution is a critical point for successful islet isolations. It is difficult to recover a sufficient number of viable islets for transplantation from human pancreata with more than 10 hours of cold storage in the UW solution. The overall islet recovery in the TLM group was significantly higher than in the UW group. With 10 to 16 hours of cold storage, the success rates of islet isolations remained at 62% in the TLM group but decreased to 22% in the UW group. Transplanted islets in the TLM group worked well in the recipients. CONCLUSIONS: There are time limitations for using the UW solution for pancreas preservation before human islet isolation. The TLM is a potential method to prolong the optimal cold storage time for successful islet isolations.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».