Whole blood treated with riboflavin and ultraviolet light: quality assessment of all blood components produced by the buffy coat method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pathogen inactivation (PI) technologies are currently licensed for use with platelet (PLT) and plasma components. Treatment of whole blood (WB) would be of benefit to the blood banking community by saving time and costs compared to individual component treatment. However, no paired, pool-and-split study directly assessing the impact of WB PI on the subsequently produced components has yet been reported. STUDY DESIGN AND METHODS: In a "pool-and-split" study, WB either was treated with riboflavin and ultraviolet (UV) light or was kept untreated as control. The buffy coat (BC) method produced plasma, PLT, and red blood cell (RBC) components. PLT units arising from the untreated WB study arm were treated with riboflavin and UV light on day of production and compared to PLT concentrates (PCs) produced from the treated WB units. A panel of common in vitro variables for the three types of components was used to monitor quality throughout their respective storage periods. RESULTS: PCs derived from the WB PI treatment were of significantly better quality than treated PLT components for most variables. RBCs produced from the WB treatment deteriorated earlier during storage than untreated units. Plasma components showed a 3% to 44% loss in activity for several clotting factors. CONCLUSION: Treatment of WB with riboflavin and UV before production of components by the BC method shows a negative impact on all three blood components. PLT units produced from PI-treated WB exhibited less damage compared to PLT component treatment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».