Characterisation of the Selective Reduced Uteroplacental Perfusion (sRUPP) Model of Preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia is a complication of pregnancy characterised by gestational hypertension, proteinuria and/or end organ disease. The reduced uteroplacental perfusion (RUPP) model, via partial occlusion of the lower abdominal aorta, mimics insufficient placental perfusion as a primary causal characteristic of preeclampsia. However, a major limitation of the RUPP model is that perfusion is reduced to the entire hindquarters of the rat resulting in hindlimb ischemia. We hypothesised that clipping the uterine and ovarian arteries in the selective (s)RUPP model would provoke signs of preeclampsia while avoiding systemic ischemia. Sham, RUPP or sRUPP procedures were performed in pregnant Sprague Dawley rats on gestational day (GD)14. On GD21 uterine blood flow was significantly reduced in both the RUPP and sRUPP models while aortic flow was reduced only in RUPP. Both models resulted in increased MAP, increased vascular oxidative stress (superoxide generation), increased pro-inflammatory (RANTES) and reduced pro-angiogenic (endoglin) mediators. Vascular compliance and constriction were unaltered in either RUPP or sRUPP groups. In summary, refinements to the RUPP model simultaneously maintain the characteristic phenotype of preeclampsia and avoid peripheral ischemia; providing a useful tool which may be used to increase our knowledge and bring us closer to a solution for women affected by preeclampsia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».