Circulating levels of matrix metalloproteinases and tissue inhibitors of metalloproteinases in patients with incisional hernia
Notice bibliographique
Résumé
Incisional hernia formation is a common complication to laparotomy and possibly associated with alterations in connective tissue metabolism. Matrix metalloproteinases (MMPs) and tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs) are closely involved in the metabolism of the extracellular matrix. Our aim was to study serum levels of multiple MMPs and TIMPs in patients with and without incisional hernia. Out of 305 patients who underwent laparotomy, 79 (25.9%) developed incisional hernia over a median follow-up period of 3.7 years. Pooled sera from a subset (n = 72) of these patients were screened for MMP-1, MMP-2, MMP-3, MMP-7, MMP-8, MMP-9, MMP-10, MMP-12, MMP-13, TIMP-1, TIMP-2, and TIMP-4 using a multiplex sandwich fluorescent immunoassay supplemented with gelatin zymography. The screening indicated differences in serum MMP-9 and TIMP-1 levels. Consequently, MMP-9 and TIMP-1 levels were measured in serum in the whole patient cohort with enzyme-linked immunosorbent assay. There were no significant differences in either MMP-9 (p = 0.411) or TIMP-1 (p = 0.679) levels between hernia and hernia-free patients. MMP-9 was significantly increased in smokers compared with nonsmokers (p = 0.016). In conclusion, a possible involvement of MMPs and TIMPs in the pathogenesis of incisional hernia formation was not reflected systemically.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».