Time-Course Evaluation of Oxidative Stress-Related Biomarkers after Renal Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic renal disease have a high prevalence of oxidative stress (OS), which is associated with the cardiovascular complications occurring in this population. The restoration of kidney function after kidney transplantation (KT) can lead to reduction in the metabolic abnormalities and elimination of the OS. Time-dependent changes in OS-related markers and specific kidney function and metabolic parameters were evaluated in patients (N = 39; 23 males; 16 females; mean age = 57 ± 10 years) before (day 0) and after KT (day 1, 7, 30, 90, and 180) to monitor the graft. In particular, total antioxidant capacity (TAC), levels of advanced oxidation protein products (AOPP), lipid peroxidation as thiobarbituric acid-reactive substances (TBARS) and reduced glutathione (GSH); activities of glutathione peroxidase, catalase, and superoxide dismutase; and kidney function markers were measured. AOPP, TAC, and TBARS were significantly decreased, whereas GSH was significantly increased after KT. Antioxidant enzyme activities were not significantly changed during the monitored period after KT. Apropos specific kidney function markers and glomerular filtration significantly increased and creatinine level significantly decreased after transplantation. Changes in high-density lipoprotein cholesterol were also found. Our results show that successful KT results in normalization of the antioxidant status and lipid metabolism that is connected with both improved renal function and reduced cardiovascular complications.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».