Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Fibrosis is an important biomarker of chronic kidney injury, and a powerful predictor of renal outcome. Currently, the only method for measuring fibrotic burden is histologic analysis, which requires a kidney biopsy in humans, or kidney removal in animal models. These requirements have not only hindered our ability to manage patients effectively, but have also prevented a full understanding of renal fibrosis pathogenesis, and slowed the translation of new antifibrotic agents. The development of noninvasive fibrosis imaging tools could thus transform both clinical care and renal fibrosis research. RECENT FINDINGS: Conventional imaging modalities have historically failed to image fibrosis successfully. However, recent exciting technological advances have greatly enhanced their capabilities. New techniques, for example, may allow imaging of the physical consequences of scarring, as surrogate measures of renal fibrosis. Similarly, other groups have developed ways to directly image extracellular matrix, either with the use of contrast-enhanced probes, or using matrix components as endogenous contrast agents. SUMMARY: New developments in imaging technology have the potential to transform our ability to visualize renal fibrosis and to monitor its progression. In doing so, these advances could have major implications for kidney disease care, the development of new antiscarring agents, and our understanding of renal fibrosis in general.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».