MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2941519414 · doi:10.1097/01.ju.0000557311.16187.22

MP76-19 ONE IN THE SAME? THE HISTOPATHOLOGICAL DIFFERENCES IN RADICAL VS DONOR NEPHRECTOMY SPECIMENS

2019· article· en· W2941519414 sur OpenAlexaboutno aff
Deepak Pruthi, Vivian Lu, Jonathan Gelfond, Ian W. Gibson, Thomas McGregor

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyUrologySurgeryKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

limitation of short term assessment, this study aims to optimize decellularization methods that can preserve functional vascular architecture for long-term implantation.METHODS: We compared three different decellularization protocols (1% Triton X-100, 0.25% and 0.5% SDS) and assessed the effects of the decellularization on the maintenance of pig kidney's glomeruli and afferent artery using angiography, vascular corrosion casts, and scanning electron microscopy (SEM) analysis.Particularly, the vascular casting technique was efficiently used to analyze normal morphology and functional architecture of a vascular luminal structure.RESULTS: Angiographic images of native and decellularized kidneys using three decellularization methods show clear visualization of main renal artery, segmental and lobar arteries, indicating no structural changes after decellularization.SEM analysis of the vascular casts of the different kidneys demonstrate that native 1% Triton treated kidney retained small arteries and glomeruli structures compared with the decellularized kidneys with SDS treatment.CONCLUSIONS: Our results demonstrate that the decellularization protocol using 1% Triton X-100 was most effective in preserving microvasculatures of the renal scaffold and that the optimized method may contribute to vascular patency long-term following kidney implantation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Urology→Même sujetOrgan Donation and Transplantation→Travaux en français237 207→