MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3083949612 · doi:10.1038/s41598-020-71755-8

Case studies of clinical hemodialysis membranes: influences of membrane morphology and biocompatibility on uremic blood-membrane interactions and inflammatory biomarkers

2020· article· en· W3083949612 sur OpenAlexafffundabout
Heloisa Westphalen, Shaghayegh Saadati, Ubong Eduok, Amira Abdelrasoul, Ahmed Shoker, Phillip Choi, Huu Doan, Farhad Ein‐Mozaffari

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Paul's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMembraneHemodialysisMedicineChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End stage renal disease (ESRD) patients depend on hemodialysis (HD) as a life-sustaining treatment, but HD membrane properties play a critical role in blood activation during HD and can lead to severe patient outcomes. This study reports on a series of investigations on the common clinical HD membranes available in Canadian hospitals to explore the key reasons behind their susceptibility to blood activation and unstable cytokine. Clinical HD membranes composed of cellulose triacetate (CTA) and polyvinylpyrrolidone: polyarylethersulfone (PAES: PVP) were thoroughly characterized in terms of morphology and chemical composition. Membrane-surface interactions with uremic blood samples after HD treatment were probed using Fourier Transform Infra-Red (FTIR) and Raman spectroscopic techniques in order to understand changes in chemistry on membrane fibers. In addition, as part of this innovative study, we utilized Molecular Modeling Docking to examine the interactions of human blood proteins and membrane models to gain an in-depth understanding of functional group types responsible for perceived interactions. In-vitro adsorption of fibrinogen on different clinical HD membranes was compared at similar clinical operating conditions. Samples were collected from dialysis patients to ascertain the extent of inflammatory biomarkers released, before, during (30 and 90 min) and after dialysis (4 h). Collected blood samples were analyzed using Luminex assays for the inflammatory biomarkers of Serpin/Antithrombin-III, Properdin, C5a, 1L-1α, 1L-1β, TNF-α, IL6, and vWF. We have likewise incubated uremic blood in vitro with the two membrane materials to determine the impact that membrane materials pose in favor of activation away from the hydrodynamics influences. The results of our morphological, chemical, spectroscopic, and in vitro incubation analyses indicate that CTA membranes have a smoother surface and higher biocompatibility than PAES: PVP membranes, however, it has smaller pore size distribution, which results in poor clearance of a broad spectrum of uremic toxins. However, the rougher surface and greater hydrophilicity of PAES: PVP membranes increases red blood cell rupture at the membrane surface, which promotes protein adsorption and biochemical cascade reactions. Molecular docking studies indicate sulfone functional groups play an important role in the adsorption of proteins and receptors. PAES: PVP membranes result in slower but greater adsorption of fibrinogen, but are more likely to experience reversible and irreversible fouling as well as backfiltration. Our major finding is that a single dialysis session, even with a more biocompatible membrane such as CTA, increases the levels of complement and inflammation factors, but to a milder extent than dialysis with a PAES membrane.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations79
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetMembrane Separation TechnologiesTravaux en français237 207