Interleukin-8 Release during Early Reperfusion Predicts Graft Function in Human Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Cytokines have been shown to play an important role in promoting inflammation in the setting of ischemia-reperfusion injury. However, their role in human lung transplantation has not been systematically explored. This study was undertaken to examine the kinetics of cytokine release in 18 consecutive human lung transplantation procedures and to examine the relationships between their levels and donor factors, length of ischemic time, and allograft function. TNF-alpha, IFN-gamma, IL-10, IL-12, and IL-18 were found at higher levels during the ischemic time, whereas IL-8 predominantly increased after reperfusion. IL-8 levels after 2 h of reperfusion correlated with lung function assessed by the Pa(O2 )/FI(O(2)) ratio, the mean airway pressure, and the APACHE score during the first 24 postoperative hours. The length of ICU stay also correlated with IL-8 levels after 2 h of reperfusion. Longer ischemic time was associated with significantly higher levels of IL-18 before reperfusion, and older donors had significantly lower levels of IL-10 after reperfusion. We have demonstrated the importance of IL-8 in predicting early graft function after human lung transplantation. In addition, we showed that donor age and ischemic time may influence release of specific cytokines during ischemia-reperfusion.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».