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Enregistrement W3203866006 · doi:10.1002/jev2.12141

Mesenchymal stromal cell extracellular vesicles as therapy for acute and chronic respiratory diseases: A meta‐analysis

2021· review· en· W3203866006 sur OpenAlexafffund
Alvin Tieu, Kevin Hu, Catherine Gnyra, Joshua Montroy, Dean Fergusson, David Allan, Duncan J. Stewart, Bernard Thébaud, Manoj M. Lalu

Notice bibliographique

RevueJournal of Extracellular Vesicles · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMesenchymal stem cellMeta-analysisInternal medicineStrictly standardized mean differenceSubgroup analysisOncologyConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preclinical studies suggest mesenchymal stromal cell extracellular vesicles (MSC-EVs) reduce inflammation and improve organ function in lung diseases; however, an objective analysis of all available data is needed prior to translation. Using rigorous meta-research methods, we determined the effectiveness of MSC-EVs for preclinical respiratory diseases and identified experimental conditions that may further refine this therapy. A systematic search of MEDLINE/Embase identified 1167 records. After screening, 52 articles were included for data extraction and evaluated for risk of bias and quality of reporting in study design. A random effects meta-analysis was conducted for acute lung injury (ALI; N = 23), bronchopulmonary dysplasia (BPD; N = 8) and pulmonary arterial hypertension (PAH; N = 7). Subgroup analyses identified EV methods/characteristics that may be associated with improved efficacy. Data is presented as standardized mean differences (SMD) or risk ratios (RR) with 95% confidence intervals (CI). For ALI, MSC-EVs markedly reduced lung injury (SMD -4.33, CI -5.73 to -2.92), vascular permeability (SMD -2.43, CI -3.05 to -1.82), and mortality (RR 0.39, CI 0.22 to 0.68). Small EVs were more consistently effective than large EVs whereas no differences were observed between tissue sources, immunocompatibility or isolation techniques. For BPD, alveolarization was improved by MSC-EVs (SMD -1.45, CI -2.08 to -0.82) with small EVs more consistently beneficial then small/large EVs. In PAH, right ventricular systolic pressure (SMD -4.16, CI -5.68 to -2.64) and hypertrophy (SMD -2.80, CI -3.68 to -1.91) were significantly attenuated by EVs. In BPD and PAH, EVs isolated by ultracentrifugation demonstrated therapeutic benefit whereas tangential flow filtration (N = 2) displayed minimal efficacy. Lastly, risk of bias and quality of reporting for experimental design were consistently unclear across all studies. Our findings demonstrate clear potential of MSC-EVs to be developed as therapy for acute and chronic lung diseases. However, greater transparency in research design and direct comparisons of isolation technique and EV subtypes are needed to generate robust evidence to guide clinical translation. Protocol Registration: PROSPERO CRD42020145334.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,056
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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