Preclinical Models of Donation-After-Circulatory-Death and Brain-Death: Advances in Kidney Preservation and Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) affects over 10% of the global population, with end-stage renal disease (ESRD) necessitating renal replacement therapy. Kidney transplantation remains the optimal treatment for ESRD. However, the global donor kidney shortage crisis has led to increased reliance on deceased donor kidneys. Donors are classified as either donation after brain death (DBD) or donation after circulatory death (DCD), each associated with distinct ischemic injuries that impact graft function. Ischemia-reperfusion injury (IRI) plays a pivotal role in transplant outcomes, triggering oxidative stress, inflammation, and endothelial dysfunction. While static cold storage (SCS) remains the gold standard for organ preservation, alternative strategies such as hypothermic or normothermic machine perfusion (HMP and NMP), use of oxygen carriers during storage, and supplemental compounds to storage solutions have emerged, offering potential benefits in preserving graft viability. This review explores the cellular and molecular mechanisms of ischemic injury in deceased donor kidneys, preservation strategies tested in preclinical models, and emerging therapeutic interventions aimed at improving adverse post-transplant outcomes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».