The Effect of Glucagon-Like Peptide-2 Receptor Agonists on Colonic Anastomotic Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Background. Glucagon-like peptide 2 (GLP-2) is an intestinal specific trophic hormone, with therapeutic potential; the effects on intestinal healing are unknown. We used a rat model of colonic healing, under normoxic, and stress (hypoxic) conditions to examine the effect of GLP-2 on intestinal healing. Methods. Following colonic transection and reanastomosis, animals were randomized to one of six groups (n = 8/group): controls, native GLP-2, long-acting GLP-2 (GLP-2- MIMETIBODY, GLP-2-MMB), animals were housed under normoxic or hypoxic (11% O(2)) conditions. Animals were studied five days post-operation for anastomotic strength and wound characteristics. Results. Anastomotic bursting pressure was unchanged by GLP-2 or GLP-2-MMB in normoxic or hypoxic animals; both treatments increased crypt cell proliferation. Wound IL-1β increased with GLP-2; IFNγ with GLP-2 and GLP-2-MMB. IL-10 and TGF-β were decreased; Type I collagen mRNA expression increased in hypoxic animals while Type III collagen was reduced with both GLP-2 agonists. GLP-2 MMB, but not native GLP-2 increased TIMP 1-3 mRNA levels in hypoxia. Conclusions. The effects on CCP, cytokines and wound healing were similar for both GLP-2 agonists under normoxic and hypoxic conditions; anastomotic strength was not affected. This suggests that GLP-2 (or agonists) could be safely used peri-operatively; direct studies will be required.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».