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Enregistrement W2592901499 · doi:10.1117/12.2246663

Optical monitoring of kidney oxygenation and hemodynamics using a miniaturized near-infrared sensor

2017· article· en· W2592901499 sur OpenAlexaff
Babak Shadgan, Andrew Macnab, Mark Nigro, Christopher Nguan

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxygenationMedicineKidneyHemodynamicsIschemiaPerfusionCardiologyRenal arteryKidney diseaseBlood flowHypoxia (environmental)Internal medicineBiomedical engineeringChemistryOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Following human renal allograft transplant primary graft dysfunction can occur early in the postoperative period as a result of acute tubular necrosis, acute rejection, drug toxicity, and vascular complications. Successful treatment of graft dysfunction requires early detection and accurate diagnosis so that disease-specific medical and/or surgical intervention can be provided promptly. However, current diagnostic methods are not sensitive or specific enough, so that identifying the cause of graft dysfunction is problematic and often delayed. Near-infrared spectroscopy (NIRS) is an established optical method that monitors changes in tissue hemodynamics and oxygenation in real time. We report the feasibility of directly monitoring kidney the kidney in an animal model using NIRS to detect renal ischemia and hypoxia. Methods: In an anesthetized pig, a customized continuous wave spatially resolved (SR) NIRS sensor was fixed directly to the surface of the surgically exposed kidney. Changes in the concentration of oxygenated (O2Hb) deoxygenated (HHb) and total hemoglobin (THb) were monitored before, during and after renal artery clamping and reperfusion, and the resulting fluctuations in chromophore concentration from baseline used to measure variations in renal perfusion and oxygenation. Results: On clamping the renal artery THb and O<sub>2</sub>Hb concentrations declined progressively while HHb rose. With reperfusion after releasing the artery clamp O<sub>2</sub>Hb and THb rose while HHb fell with all parameters returning to its baseline. This pattern was similar in all three trials. Conclusion: This pilot study indicates that a miniaturized NIRS sensor applied directly to the surface of a kidney in an animal model can detect the onset of renal ischemia and tissue hypoxia. With modification, our NIRS-based method may contribute to early detection of renal vascular complications and graft dysfunction following renal transplant.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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