Evaluation of Two Protocols of Uremic Rat Model: Partial Nephrectomy and Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Animal models of chronic renal failure have been mostly achieved by partial ablation of renal parenchyma, the two most common techniques employed being surgical resection or infarction. Evaluation of the uremic model using these two techniques was carried out in Wistar rats. Two weeks after operative procedure, measured serum urea levels in the resection and infarction models were 59.1 and 64.3 mg/dL (normal range 15.6-24.4 mg/dL) respectively. However, the standard deviation in the former was significantly lower, 6.3 vs. 97.1 mg/dL from infarction model, p = 0.007. A consistent degree of glomerular filtration rate reduction was obtained in the resection model, resulting in 20-30% of normal creatinine clearance. This compared favorably with the creatinine clearance range (0.3-74% of normal) from the infarction model, in which two animals died of uremia and seven had higher than 50% of normal creatinine clearance. It is reasonable to attribute reproducibility and homogeneity demonstrated in the resection model to (i) more precise control of renal ablation extent with surgical techniques and (ii) less interplay of confounding injury mechanism to remnant kidney. These data support superiority of the resection model as an experimental tool for pathophysiological and/or interventional investigations of chronic renal failure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».