Developing Specific Therapeutic Strategies for Transfusion-Related Acute Lung Injury. An Overview of Potentially Useful Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Transfusion-related (TR)- acute lung injury (ALI) is the leading cause of transfusion-related morbidity and mortality. The pathogenesis of TRALI is thought to be a "two hit"-entity: the "first hit" is (any) proinflammatory pulmonary condition (e.g., pneumonia, sepsis or lung contusion) resulting in activation of lung endothelium with sequestration of polymorphonuclear neutrophils - the "second hit" is provided by transfusion of a blood product. Either antibodies against neutrophils are thought to be implicated in the activation of the sequestrated neutrophils, or bioactive lipids (which accumulate during storage of blood products) induce the "second hit", finally resulting in lung injury. Preventive measures do not prevent all TRALI cases. Also, TRALI is most probably underdiagnosed. In this review, we call for the development of therapeutic approaches for this potentially life-threatening disease. Several interventions which are beneficial in ALI and may also be beneficial in TRALI are discussed. The application of these interventions requires the development of clinically relevant TRALI animal models. We discuss the present TRALI animal models and their shortcomings and propose future animal models, in which clinically relevant "first hits" can be applied, thereby imitating the complex clinical situation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».