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Enregistrement W3110236027 · doi:10.1210/endrev/bnaa030

Metabolic Consequences of Solid Organ Transplantation

2020· review· en· W3110236027 sur OpenAlex
Mamatha Bhat, S.E. Usmani, Amirhossein Azhie, Minna Woo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEndocrine Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensSinai Health SystemToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunosuppressionMedicineDyslipidemiaDiseaseTransplantationDiabetes mellitusCalcineurinMetabolic syndromeOrgan transplantationCachexiaNonalcoholic fatty liver diseaseBioinformaticsIntensive care medicineImmunologyInternal medicineCancerFatty liverEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic complications affect over 50% of solid organ transplant recipients. These include posttransplant diabetes, nonalcoholic fatty liver disease, dyslipidemia, and obesity. Preexisting metabolic disease is further exacerbated with immunosuppression and posttransplant weight gain. Patients transition from a state of cachexia induced by end-organ disease to a pro-anabolic state after transplant due to weight gain, sedentary lifestyle, and suboptimal dietary habits in the setting of immunosuppression. Specific immunosuppressants have different metabolic effects, although all the foundation/maintenance immunosuppressants (calcineurin inhibitors, mTOR inhibitors) increase the risk of metabolic disease. In this comprehensive review, we summarize the emerging knowledge of the molecular pathogenesis of these different metabolic complications, and the potential genetic contribution (recipient +/- donor) to these conditions. These metabolic complications impact both graft and patient survival, particularly increasing the risk of cardiovascular and cancer-associated mortality. The current evidence for prevention and therapeutic management of posttransplant metabolic conditions is provided while highlighting gaps for future avenues in translational research.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,316 · 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