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Enregistrement W2060038044 · doi:10.2967/jnumed.109.069732

Comparison of Initial Cell Retention and Clearance Kinetics After Subendocardial or Subepicardial Injections of Endothelial Progenitor Cells in a Canine Myocardial Infarction Model

2010· article· en· W2060038044 sur OpenAlexafffund
Andrea J. Mitchell, Eric Sabondjian, Jane Sykes, Lela Deans, Wendy Zhu, Xiangru Lu, Qingping Feng, Frank S. Prato, Gerald Wisenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBoston Scientific CorporationOntario Ministry of Research and InnovationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMyocardial infarctionProgenitor cellCardiologyKineticsInternal medicineChemistryMedicineStem cellCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Neither intravenous nor intracoronary routes provide targeted stem cell delivery to recently infarcted myocardium in sufficient quantities. Direct routes appear preferable. However, most prior studies have used epicardial injections, which are not practical for routine clinical use. The objective of this study was to compare cell retention and clearance kinetics between a subepicardial and a subendocardial technique. METHODS: We evaluated 7 dogs with each technique, using (111)In-tropolone-labeled endothelial progenitor cells and serial SPECT/CT for 15 d after injection. RESULTS: In vivo indium imaging demonstrated comparable degrees of retention: 57% +/- 15% for the subepicardial injections and 54% +/- 26% for the subendocardial injections. Clearance half-lives were also similar at 69 +/- 26 and 60 +/- 21 h, respectively. CONCLUSION: This study demonstrates that subendocardial injections, clinically more practical, show clearance kinetics comparable to those of subepicardial injections and will facilitate the ultimate clinical use of this treatment modality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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