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Enregistrement W2167566912 · doi:10.1016/j.clpt.2004.12.198

Renal ontogeny of ifosfamide nephrotoxicity

2005· article· en· W2167566912 sur OpenAlexaff
Katarina Aleksa, Naomi Halachmi, Shinya Ito, Gideon Koren

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrotoxicityCYP3AOntogenyKidneyInternal medicineIfosfamideEndocrinologyBiologyMicrosomeMetabolismCytochrome P450MedicineEnzymeBiochemistryChemotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ifosfamide (IF) -induced nephrotoxicity adversely affects the health and well-being of children with cancer. We have recently shown age-dependent nephrotoxicity of IF, with younger children (less than 3 years of age) substantially more vulnerable. The mechanisms leading to this age-related IF-induced renal damage have not been identified. The hypothesis underlying this work was that there is renal ontogeny in the expression and activity of cytochrome P450 (CYP) enzymes responsible for IF metabolism to the nephrotoxic chloroacetaldehyde. The presence of renal CYP3A and 2B22 activity was evaluated in pigs between 1 day of age to adulthood, as was the metabolism of IF by renal microsomes to 2- and 3-dechloroethylifosfamide (2-DCEIF and 3-DCEIF). Kidney CYP3A mRNA expression peaked at 15 to 60 days (0.7–76±0.19 CYP3A/actin ratio) (P<0.001). Subsequently, this level decreased to adult values (0.54±0.03 CYP3A/actin ratio) (P=0.04). In a similar manner, there was an increase in IF metabolic rate between young (18±2 pM/mg protein/min) vs adults (12.2±0.17 pM/mg protein/min) (P=0.002). This is the first documentation of ontogeny of renal CYP3A and of renal IF metabolism. These data suggest that age-dependent IF nephrotoxicity is, at least in part, due to ontogeny in the production chloroacetaldehyde. Clinical Pharmacology & Therapeutics (2005) 77, P80–P80; doi: 10.1016/j.clpt.2004.12.198

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
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