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Enregistrement W2120486437 · doi:10.1681/asn.2009070694

The Pathophysiology of the Peritoneal Membrane

2010· review· en· W2120486437 sur OpenAlexafffund
Olivier Devuyst, Peter J. Margetts, Nicholas Topley

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversitySt. Joseph's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésPathophysiologyPeritoneal dialysisMedicineIn vivoInflammationAngiogenesisFibrosisImmunologyBioinformaticsBiologyPathologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of peritoneal dialysis (PD) as a successful therapy has and still depends on experimental models to test and understand critical pieces of pathophysiology. To date, the majority of studies performed in rat and rabbit models derive mechanistic insights primarily on the basis of interventional pharmacologic agents, blocking antibodies, or transient expression systems. Because body size no longer limits the performance of in vivo studies of PD, genetic mouse models are increasingly available to investigate the molecular and pathophysiologic mechanisms of the peritoneal membrane. We illustrate in this review how these investigations are catching up with other areas of biomedical research and provide direct evidence for understanding transport and ultrafiltration, responses to infection, and structural changes including fibrosis and angiogenesis. These studies are relevant to mechanisms responsible not only for the major complications of PD but also for endothelial biology, host defense, inflammation, and tissue repair processes.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations271
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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