Efficacy of Mesenchymal Stromal Cell Therapy for Acute Lung Injury in Preclinical Animal Models: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a devastating clinical condition that is associated with a 30-40% risk of death, and significant long term morbidity for those who survive. Mesenchymal stromal cells (MSC) have emerged as a potential novel treatment as in pre-clinical models they have been shown to modulate inflammation (a major pathophysiological hallmark of ARDS) while enhancing bacterial clearance and reducing organ injury and death. A systematic search of MEDLINE, EMBASE, BIOSIS and Web of Science was performed to identify pre-clinical studies that examined the efficacy MSCs as compared to diseased controls for the treatment of Acute Lung Injury (ALI) (the pre-clinical correlate of human ARDS) on mortality, a clinically relevant outcome. We assessed study quality and pooled results using random effect meta-analysis. A total of 54 publications met our inclusion criteria of which 17 (21 experiments) reported mortality and were included in the meta-analysis. Treatment with MSCs, as compared to controls, significantly decreased the overall odds of death in animals with ALI (Odds Ratio 0.24, 95% Confidence Interval 0.18-0.34, I2 8%). Efficacy was maintained across different types of animal models and means of ALI induction; MSC origin, source, route of administration and preparation; and the clinical relevance of the model (timing of MSC administration, administration of fluids and or antibiotics). Reporting of standard MSC characterization for experiments that used human MSCs and risks of bias was generally poor, and although not statistically significant, a funnel plot analysis for overall mortality suggested the presence of publication bias. The results from our meta-analysis support that MSCs substantially reduce the odds of death in animal models of ALI but important reporting elements were sub optimal and limit the strength of our conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».