Allo- and auto-percutaneous intra-portal pancreatic islet transplantation (PIPIT) for diabetes cure and prevention: the role of imaging and interventional radiology
Notice bibliographique
Résumé
Although the life expectancy of patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM) has improved since the introduction of insulin therapy, the acute life-threatening and long-term complications from diabetes mellitus are significant causes of both mortality and morbidity. Percutaneous intra-portal pancreatic islet transplantation (PIPIT) is a minimally invasive, repeatable procedure which allows a β-cell replacement therapy through a liver islet engraftment, leading to insulin release and glycaemic control restoration in patients with diabetes. Allo-PIPIT, in which isolated and purified islets from cadaveric donor are used, does not require major surgery, and is potentially less expensive for the recipient. In case of long-term T1DM, islet-after-kidney (IAK) transplantation can simultaneously cure diabetes and chronic renal failure, while islet-transplant-alone (ITA) is performed in brittle, short-term T1DM, based on the infusion of an adequate islet mass and on a steroid-free immunosuppressive regimen according to the Edmonton protocol. Results of the Collaborative Islet Transplant Registry (CITR) demonstrate that allo-PIPIT reduces episodes of hypoglycemia and diabetic complications, and improves quality of life of diabetic patients. Auto-PIPIT, in which the own patient's islets are used, has been investigated as a preventive treatment for pancreatogenic diabetes in patients who undergo extensive pancreatectomy for malignant and non-malignant disease. This Review outlines the role of imaging and interventional radiology in allo- and auto-PIPIT.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».