Hemodiafiltration Attenuates NETosis Compared With High-Flux Hemodialysis in End-Stage Kidney Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients with chronic kidney disease (CKD) and diabetes mellitus face a heightened risk of cardiovascular complications and infections, potentially exacerbated by dysregulated NETosis. Given the superior survival rates observed with hemodiafiltration (HDF) over high-flux hemodialysis (HD; HFHD) and the documented NETosis dysregulation in HD and in patients with diabetes mellitus, this study aimed to investigate the impact of dialysis modality on NETosis activity in patients on HD, stratified by diabetes status. Methods: A total of 20 patients on HD (10 with diabetes, 10 without diabetes) undergoing HDF treatment were recruited. Blood samples were collected before and after HDF. After transition to HFHD treatment, blood samples were taken again after 1 and 3 weeks of HDFD treatment. Neutrophils were isolated, stimulated with phorbol-12-myristate-13-acetate, and stained for the following NETosis markers: peptidyl arginine deiminase 4 (PAD4), neutrophil elastase (NE), myeloperoxidase (MPO), histone H3, and double-stranded DNA (dsDNA). Data were acquired using a flow cytometer. In addition, serum levels of citrullinated histone H3 (citH3), MPO, and NE were measured using enzyme-linked immunosorbent assay. Results: Our results demonstrate a significant increase in NETosis activation and markers after HFHD treatment compared with HDF treatment. NETosis markers significantly increased in serum after 3 weeks of HFHD treatment. In addition, significantly lower NETosis markers were observed in patients with diabetes than in patients without diabetes. Conclusion: The increase in NETosis markers after 3 weeks of HFHD compared with HDF highlights the role of HDF in mitigating dysregulated NETosis. Further research is needed to explore differences in NETosis profiles across patient populations and assess their clinical implications based on dialysis modality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».