Determination of urinary prostaglandin E2 as a potential biomarker of ureteral stent associated inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Ureteral stents are the most widely used surgical implant in urology. However, they may cause adverse effects to patients, including pain, discomfort, and inflammation. In this work, the inflammatory effect of stent placement and the associated elevation of cyclooxygenase-2 (COX-2) expression were observed. Furthermore, a capillary electrophoresis mass spectrometry (CE-MS) based approach was subsequently developed to quantify urinary prostaglandin E₂ (PGE₂), a COX-2 metabolite known to contribute to inflammatory renal diseases, to further interrogate the role of this pathway. Urine samples were cleaned and preconcentrated by solid-phase extraction (SPE), and an on-line sample stacking method was used for the enrichment of analytes. The accuracy, precision, and specificity of this method were validated. Standard addition methods were performed to assess the reliability of using deuterated internal standards (IS) in compensating the remaining matrix effect after SPE as well as the detector fluctuation. Through the analysis of 32 pig urine samples, a statistically significant increase of PGE₂ was observed in the stented group compared to the unstented (P = 0.01) and the recovered (P = 0.004) groups. This work determined that stent placement may contribute to COX-2-dependent inflammation and developed a reliable CE-MS based methodology to quantify PGE₂ in stented individuals that may further understand the biology of stent-associated inflammation and inform urologic patient management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».