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Enregistrement W2347111551 · doi:10.1097/mot.0000000000000320

Extracorporeal lung perfusion (ex-vivo lung perfusion)

2016· review· en· W2347111551 sur OpenAlexaff
Marcelo Cypel, Shaf Keshavjee

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Organ Transplantation · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEx vivoLungLung transplantationTransplantationEconomic shortageExtracorporealPerfusionIn vivoSurgeryCardiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The number of patients listed for lung transplantation largely exceeds the number of available transplantable organs because of both a shortage of organ donors and a low utilization rate of lungs from those donors. A novel strategy of donor lung management, ex-vivo lung perfusion (EVLP), that keeps the organ at physiological protective conditions has shown great promise to increase lung utilization by re-evaluating, treating, and repairing donor lungs prior to transplantation. RECENT FINDINGS: Clinical trials using EVLP have shown the method to be well tolerated and it allows for reassessment and improvement in function from high-risk donor lungs from both brain death and cardiac death donors prior to transplantation. When these lungs were transplanted, low rates of primary graft dysfunction were achieved, and the early outcomes were similar to those with conventionally selected and transplanted lungs. Preclinical studies have also shown a great potential of EVLP as a platform for the delivery of novel therapies to repair injured organs ex vivo and thus further increase the donor lung utilization rate. SUMMARY: Development of an ex-vivo treatment arsenal ranging in complexity from pharmacologic to gene and cellular therapies will soon allow clinicians to utilize the full potential of the donor organ pool improving outcomes of lung transplantation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeAutre devis
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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