MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2466317970 · doi:10.1097/rli.0000000000000205

Kidney Transplantation

2015· article· en· W2466317970 sur OpenAlexaff
Katja Hueper, Bennet Hensen, Marcel Gutberlet, Rongjun Chen, Dagmar Hartung, Amelie Barrmeyer, Martin Meier, Wang Li, Mi-Sun Jang, Michael Mengel, Frank Wacker, Song Rong, Faikah Gueler

Notice bibliographique

RevueInvestigative Radiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistopathologyTransplantationKidneyMedicineMagnetic resonance imagingKidney transplantationEffective diffusion coefficientPerfusionPathologyFibrosisNuclear medicineUrologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aims of this experimental study were to investigate renal allograft pathophysiology by multiparametric functional magnetic resonance imaging (MRI) and to directly correlate MRI parameters with renal histopathology in mouse models of allogenic and isogenic kidney transplantation (ktx). MATERIALS AND METHODS: Allograft rejection was induced by transplantation of C57BL/6 (B6) donor kidneys into BALB/c recipients (allogenic ktx). B6 mice that received B6 kidneys served as controls (isogenic ktx). Three weeks after ktx, MRI was performed using a 7-T small-animal scanner. Flow sensitive alternating inversion recovery echoplanar imaging arterial spin labeling, multiecho turbo spin echo, and diffusion-weighted imaging sequences were acquired. Maps of renal perfusion, T2 and T1 relaxation times, and apparent diffusion coefficients were calculated. Histological changes in the kidney were evaluated according to Banff criteria. Renal cell infiltrates and fibrosis were quantified by immunohistochemistry. Differences between groups were assessed using the Mann-Whitney U test, and the correlation of MRI parameters with renal histopathology was determined by Spearman correlation analysis. RESULTS: After allogenic, but not isogenic, ktx, animals developed acute allograft rejection. Allogenic grafts were infiltrated by macrophages and T-lymphocytes and exhibited marked renal fibrosis. Magnetic resonance imaging revealed stronger impairment of renal perfusion (56 ± 7 vs 293 ± 44 mL/[min × 100 g]; P < 0.01) and more pronounced increases in T2 (60.1 ± 2.0 vs 45.7 ± 1.2 milliseconds, P < 0.01) and T1 relaxation times (1938 ± 53 vs 1350 ± 27 milliseconds, P < 0.01) in allogenic than in isogenic kidneys. Apparent diffusion coefficient was reduced to 1.39 ± 0.14 × 10(-3) mm2/s in kidneys with an acute rejection and was 1.83 ± 0.05 × 10(-3) mm2/s in isogenic kidneys without rejection (P < 0.05). Magnetic resonance imaging parameters significantly correlated with the amount of cellular infiltration and renal fibrosis observed histologically. CONCLUSIONS: Functional MRI allows detection of acute renal allograft rejection after allogenic ktx in mice. Functional MRI parameters correlate with cell infiltrates and fibrosis. Thus, MRI may be used noninvasively and longitudinally to investigate mechanisms of renal allograft rejection and evaluate novel therapeutic strategies in experimental studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,037

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInvestigative RadiologyMême sujetMRI in cancer diagnosisTravaux en français237 207