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Enregistrement W2158209854 · doi:10.1177/0192623314525687

Hemodynamic Correlates of Drug-induced Vascular Injury in the Rat Using High-frequency Ultrasound Imaging

2014· article· en· W2158209854 sur OpenAlexaff
Terri A. Swanson, Teri Conte, Ben Deeley, Susan Portugal, John M. Kreeger, Leslie Obert, E. Clive Joseph, Todd Wisialowski, Sharon Sokolowski, Catherine Rief, Paul J. Nugent, Michael P. Lawton, Bradley E. Enerson

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensFujiFilm VisualSonics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFenoldopamTunica mediaMedicineUltrasoundBlood flowPathologyTunica intimaHyperaemiaHemodynamicsAdventitiaNecrosisInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several classes of drugs have been shown to cause drug-induced vascular injury (DIVI) in preclinical toxicity studies. Measurement of blood flow and vessel diameter in numerous vessels and across various tissues by ultrasound imaging has the potential to be a noninvasive translatable biomarker of DIVI. Our objective was to demonstrate the utility of high-frequency ultrasound imaging for measuring changes in vascular function by evaluating blood flow and vessel diameter in the superior mesenteric arteries (SMA) of rats treated with compounds that are known to cause DIVI and are known vasodilators in rat: fenoldopam, CI-1044, and SK&F 95654. Blood flow, vessel diameter, and other parameters were measured in the SMA at 4, 8, and 24 hr after dosing. Mild to moderate perivascular accumulations of mononuclear cells, neutrophils in tunica adventitia, and superficial tunica media as well as multifocal hemorrhage and necrosis in the tunica media were found in animals 24 hr after treatment with fenoldopam and SK&F 95654. Each compound caused marked increases in blood flow and shear stress as early as 4 hr after dosing. These results suggest that ultrasound imaging may constitute a functional correlate for the microscopic finding of DIVI in the rat.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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