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Enregistrement W4385448947 · doi:10.30802/aalas-cm-22-000097

Mitigation of Fibrosis after Myocardial Infarction in Rats by Using a Porcine Cholecyst Extracellular Matrix

2023· article· en· W4385448947 sur OpenAlexaff
Reshma S. Nair, Praveen K. Sobhan, Sachin J. Shenoy, Mukund A. Prabhu, Vikas Kumar, Surya Ramachandran, T.V. Anilkumar

Notice bibliographique

RevueComparative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Board
Mots-clésExtracellular matrixFibrosisMedicineMyocardial infarctionAngiogenesisPathologyRegeneration (biology)Cardiac fibrosisCardiologyCancer researchCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibrosis that occurs after nonfatal myocardial infarction (MI) is an irreversible reparative cardiac tissue remodeling process characterized by progressive deposition of highly cross-linked type I collagen. No currently available therapeutic strategy prevents or reverses MI-associated fibrotic scarring of myocardium. In this study, we used an epicardial graft prepared of porcine cholecystic extracellular matrix to treat experimental nonfatal MI in rats. Graft-assisted healing was characterized by reduced fibrosis, with scanty deposition of type I collagen. Histologically, the tissue response was associated with a favorable regenerative reaction predominated by CD4-positive helper T lymphocytes, enhanced angiogenesis, and infiltration of proliferating cells. These observations indicate that porcine cholecystic extracellular matrix delayed the fibrotic reaction and support its use as a potential biomaterial for mitigating fibrosis after MI. Delaying the progression of cardiac tissue remodeling may widen the therapeutic window for management of scarring after MI.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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