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Enregistrement W3014810452 · doi:10.1152/ajplung.00256.2019

A method for translational rat ex vivo lung perfusion experimentation

2020· article· en· W3014810452 sur OpenAlexaff
Akihiro Ohsumi, Takashi Kanou, Aadil Ali, Zehong Guan, David Hwang, Thomas K. Waddell, S. Juvet, Mingyao Liu, Shaf Keshavjee, Marcelo Cypel

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLungMedicineLung transplantationPerfusionTransplantationEx vivoRat modelPulmonary complianceIn vivoLeft Pulmonary VeinAnesthesiaInternal medicinePulmonary veinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of ex vivo lung perfusion (EVLP) has significantly increased the successful clinical use of marginal donor lungs. While large animal EVLP models exist to test new strategies to improve organ repair, there is currently no rat EVLP model capable of maintaining long-term lung viability. Here, we describe a new rat EVLP model that addresses this need, while enabling the study of lung injury due to cold ischemic time (CIT). The technique involves perfusing and ventilating male Lewis rat donor lungs for 4 h before transplanting the left lung into a recipient rat and then evaluating lung function 2 h after reperfusion. To test injury within this model, lungs were divided into groups and exposed to different CITs (i.e., 20 min, 6 h, 12 h, 18 h and 24 h). Experiments involving the 24-h-CIT group were prematurely terminated due to the development of severe edema. For the other groups, no differences in the ratio of arterial oxygen partial pressure to fractional inspired oxygen ([Formula: see text]/[Formula: see text]) were observed during EVLP; however, lung compliance decreased over time in the 18-h group ( P = 0.012) and the [Formula: see text]/[Formula: see text] of the blood from the left pulmonary vein 2 h after transplantation was lower compared with 20-min-CIT group ( P = 0.0062). This new model maintained stable lung function during 4-h EVLP and after transplantation when exposed to up to 12 h of CIT.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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