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Enregistrement W2334617243 · doi:10.1155/2001/462813

Bioartificial Liver Support

2001· review· en· W2334617243 sur OpenAlexaffvenue
Vincent G. Bain, J.L. Montero, Manuel de la Mata

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioartificial liver deviceExtracorporealLiver transplantationMedicineHepatocyteIntensive care medicineLiver failureXenotransplantationLiver regenerationClinical trialTransplantationBioinformaticsBiologyRegeneration (biology)PathologyInternal medicineCell biologyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioartificial liver support has been increasingly the focus of both basic and clinical research in an attempt to replicate the multiplicity of normal liver function. The concept is attractive because, if it is effective, patients with acute liver failure may be supported until native liver regeneration occurs or, by optimizing their condition, until liver transplantation is possible. Current bioartificial liver support systems utilize primary porcine hepatocytes or transformed human hepatocytes, which are housed within a bioreactor, through which the patient's blood or plasma is pumped in an extracorporeal circuit. The optimal source for the hepatocytes is an area of debate; however, a genetically engineered cell line may provide optimal function. Novel three-dimensional matrices that anchor the hepatocytes are being designed to mimic architectural features of the normal liver. Large multicentre, randomized, controlled trials are ongoing following several pilot studies. Serious side effects such as hemodynamic instability and immune reactions have been infrequent. Much controversy, however, surrounds the issue of possible transmission of pig endogenous retrovirus to humans, and current trials are being carefully monitored. Bioartificial liver support is a promising technology, and the results of current and planned studies are awaited with great interest.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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