Comprehensive characterization of the postoperative pericardial inflammatory response: Potential implications for clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There is a paucity of data on the inflammatory response that takes place in the pericardial space after cardiac surgery. This study provides a comprehensive assessment of the local postoperative inflammatory response. Methods: Forty-three patients underwent cardiotomy, where native pericardial fluid was aspirated and compared with postoperative pericardial effluent collected at 4, 24, and 48 hours' postcardiopulmonary bypass. Flow cytometry was used to define the levels and proportions of specific immune cells. Samples were also probed for concentrations of inflammatory cytokines, matrix metalloproteinases (MMPs), and tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs). Results: Preoperatively, the pericardial space mainly contains macrophages and T cells. However, the postsurgical pericardial space was populated predominately by neutrophils, which constituted almost 80% of immune cells present, and peaked at 24 hours. When surgical approaches were compared, minimally invasive surgery was associated with fewer neutrophils in the pericardial space at 4 hours' postsurgery. Analysis of the intrapericardial concentrations of inflammatory mediators showed interleukin-6, MMP-9, and TIMP-1 to be highest postsurgery. Over time, MMP-9 concentrations decreased significantly, whereas TIMP-1 levels increased, resulting in a significant reduction of the ratio of MMP:TIMP after surgery, suggesting that active inflammatory processes may influence extracellular matrix remodeling. Conclusions: These results show that cardiac surgery elicits profound alterations in the immune cell profile in the pericardial space. Defining the cellular and molecular mediators that drive pericardial-specific postoperative inflammatory processes may allow for targeted therapies to reduce immune-mediated complications.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».