New methods for improving pancreas preservation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Pancreas and islet transplantation face critical organ shortage challenges, with many potential grafts discarded due to concerns about consequences of ischemia-reperfusion injury, particularly from donation after circulatory death (DCD) donors. Static cold storage remains standard practice but has significant limitations. Novel preservation technologies may improve transplant outcomes, donor selection and even expand the donor pool. RECENT FINDINGS: Normothermic regional perfusion in DCD donors has increased pancreas utilization with promising one-year graft survival comparable to donation after brain-death (DBD) donors. Hypothermic machine perfusion maintains tissue integrity and shows promising preclinical results. Oxygenated hypothermic machine perfusion successfully restores tissue adenosine triphosphate (ATP) levels without notable tissue injury. Normothermic machine perfusion, despite challenges, offers potential for viability assessment and resuscitation. SUMMARY: Advanced preservation technologies provide platforms for assessment, reconditioning, and therapeutic interventions for pancreas grafts. Clinical translation requires consensus on perfusion parameters and perfusate composition optimized for pancreatic preservation. Future developments should focus on implementing sensitive and specific assessment methods, including beta-cell specific biomarkers, to confidently select and utilize marginal pancreas grafts for transplantation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».