Heart Transplantation From Brain Dead Donors: A Systematic Review of Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in mechanical circulatory devices and pharmacologic therapies, heart transplantation (HTx) is the definitive and most effective therapy for an important proportion of qualifying patients with end-stage heart failure. However, the demand for donor hearts significantly outweighs the supply. Hearts are sourced from donors following brain death, which exposes donor hearts to substantial pathophysiological perturbations that can influence heart transplant success and recipient survival. Although significant advances in recipient selection, donor and HTx recipient management, immunosuppression, and pretransplant mechanical circulatory support have been achieved, primary graft dysfunction after cardiac transplantation continues to be an important cause of morbidity and mortality. Animal models, when appropriate, can guide/inform medical practice, and fill gaps in knowledge that are unattainable in clinical settings. Consequently, we performed a systematic review of existing animal models that incorporate donor brain death and subsequent HTx and assessed studies for scientific rigor and clinical relevance. Following literature screening via the U.S National Library of Medicine bibliographic database (MEDLINE) and Embase, 29 studies were assessed. Analysis of included studies identified marked heterogeneity in animal models of donor brain death coupled to HTx, with few research groups worldwide identified as utilizing these models. General reporting of important determinants of heart transplant success was mixed, and assessment of posttransplant cardiac function was limited to an invasive technique (pressure-volume analysis), which is limitedly applied in clinical settings. This review highlights translational challenges between available animal models and clinical heart transplant settings that are potentially hindering advancement of this field of investigation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».