MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2787813232 · doi:10.14740/cr677w

Effects of Preoperative Curcumin on the Inflammatory Response During Mechanical Circulatory Support: A Porcine Model

2018· article· en· W2787813232 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Ma, Dmitry Tumin, Mary Cismowski, Joseph D. Tobias, Daniel Gómez, Patrick McConnell, Aymen Naguib, Andrew R. Yates, Peter D. Winch

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCurcumin's Biomedical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurcuminExtracorporealMedicineTumor necrosis factor alphaCardiopulmonary bypassExtracorporeal circulationPharmacologyInflammationInflammatory responseAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Curcumin is a polyphenol extracted from the turmeric plant which may have anti-inflammatory properties. We hypothesized that curcumin pretreatment would result in a reduction in inflammatory markers in a large animal model of extracorporeal support. METHODS: A total of seven samples were obtained from three swine treated with curcumin and 16 samples were obtained from six swine in the control group (procedure terminated in two swine before last sample could be obtained). RESULTS: Samples for interleukin (IL)-8 and IL-1b had concentrations below the limit of detection at all points and were discarded from further analysis. IL-6, tumor necrosis factor (TNF)-α, and intercellular adhesion molecule (ICAM)-1 concentrations were lower in curcumin pretreated animals when compared to control animals. This decrease was statistically significant for TNF-α, and ICAM-1. CONCLUSIONS: This project may provide information for the development of a translational study in humans as we noted that curcumin pretreatment in a large animal model of cardiopulmonary bypass (CPB) and extracorporeal support resulted in a decrease in TNF-α and ICAM-1 expression compared to control animals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCardiology ResearchMême sujetCurcumin's Biomedical ApplicationsTravaux en français237 207