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Enregistrement W4402197941 · doi:10.3390/ijms25179529

Effect of Sodium Thiosulfate Pre-Treatment on Renal Ischemia-Reperfusion Injury in Kidney Transplantation

2024· article· en· W4402197941 sur OpenAlexafffund
Pierce Nelson, George J. Dugbartey, Liam McFarlane, Patrick McLeod, Sally Major, Jifu Jiang, Caroline O’Neil, Aaron Haig, Alp Şener

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSulfur Compounds in Biology
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSodium thiosulfateTransplantationKidneyMedicineIn vivoUrologyKidney transplantationRenal functionRenal ischemiaViaspanHypoxia (environmental)IschemiaIn vitroPharmacologyReperfusion injuryAndrologyEndocrinologyInternal medicineChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently reported in a rat model of kidney transplantation that the addition of sodium thiosulfate (STS) to organ preservation solution improved renal graft quality and prolonged recipient survival. The present study investigates whether STS pre-treatment would produce a similar effect. In vitro, rat kidney epithelial cells were treated with 150 μM STS before and/or during exposure to hypoxia followed by reoxygenation. In vivo, donor rats were treated with PBS or 2.4 mg/kg STS 30 min before donor kidneys were procured and stored in UW or UW+150 μM STS solution at 4 °C for 24 h. Renal grafts were then transplanted into bilaterally nephrectomised recipient rats which were then sacrificed on post-operative day 3. STS pre-treatment significantly reduced cell death compared to untreated and other treated cells in vitro (p < 0.05), which corresponded with our in vivo result (p < 0.05). However, no significant differences were observed in other parameters of tissue injury. Our results suggest that STS pre-treatment may improve renal graft function after transplantation.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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