Development of a quality monitoring program for platelet components: a report of the first four years' experience at Canadian Blood Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A quality monitoring program (QMP) for platelet concentrates (PCs) was implemented at Canadian Blood Services (CBS) to improve standards and to better understand platelet (PLT) products by supplementing routine quality control (QC). STUDY DESIGN AND METHODS: Annual surveys of PCs from CBS production sites were conducted, with four completed to date (QMP Cycles 1-4) spanning two different PC production methods: PLT-rich plasma (PRP) and buffy coat (BC). Randomly selected PCs were sent to a central laboratory and tested 1 day after expiry. An expanded panel of tests including CD62P expression by flow cytometry, mean PLT volume, PLT count and morphology, extent of shape change, and PLT metabolic parameters, were applied. RESULTS: QMP data on the implementation of the BC production method across CBS indicated that BC PCs have less variable in vitro quality measures than PRP PCs. For the QC parameters pH and PLT count per unit, the range of mean values from each site for QMP 3 and 4 fell well within the range defined by regulatory standards, a first step in defining quality benchmarks for PCs. Of the extended panel of quality parameters, CD62P expression was the most sensitive indicator of change and identified an issue with the implementation of the BC PC production method at one site, which was subsequently remedied. CONCLUSION: A QMP was found to be useful to monitor production processes across sites and highlights best practice approaches while deepening understanding of the quality of PLT products at CBS.
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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 ».