Effects of Preoperative Curcumin on the Inflammatory Response During Mechanical Circulatory Support: A Porcine Model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».