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Enregistrement W1562626948 · doi:10.1002/cyto.b.21245

Combined accurate platelet enumeration and reticulated platelet determination by flow cytometry

2015· article· en· W1562626948 sur OpenAlexaff
Benjamin D. Hedley, Nigel Llewellyn‐Smith, Stephen Lang, Cyrus C. Hsia, Neil MacNamara, David Rosenfeld, Michael Keeney

Notice bibliographique

RevueCytometry Part B Clinical Cytometry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnumerationFlow cytometryPlateletFlow (mathematics)ChemistryComputer scienceMolecular biologyBiologyMathematicsImmunologyPhysicsMechanicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diagnosing the cause of thrombocytopenia often requires a bone marrow aspiration or biopsy, an invasive procedure. Reticulated platelets (RP) are immature RNA containing platelets, accurate RP enumeration has yet to be achieved, partially due to the lack of a robust reference method. GOAL: To refine previous work and gating strategies distinguishing RP from mature platelets while incorporating accurate platelet enumeration into the analysis. After reviewing previously published studies on Thiazole Orange (TO) staining of RP, we systematically evaluated CD41/CD61 in combination with a commercial source of TO (BDBiosciences). Previous RP methods have not taken advantage of platelet enumeration therefore our goal was to incorporate the ICSH platelet enumeration protocol into our method. METHODS: TO concentration, incubation, and fixation method were determined to be 10% of stock concentration, 30 min, and 1% formaldehyde respectively. Gating strategy to determine RP fraction used an unstained control tube to set the limit of TO staining. RESULTS: Normal range (n = 51) was 9.9 ± 3.1%. Analysis of 40 patients with immune-thrombocytopenia-purpura (ITP) showed a RP range from 4.3% to 81.2%. Platelet enumeration was consistent with our previous studies in this area. CONCLUSIONS: Combining CD41/CD61 platelet enumeration with TO RP percentage is possible. Accurate RP percentage requires an effective gating strategy, as background fluorescence cursor placement is important. This method for enumeration of RP percentage combined with accurate platelet enumeration, particularly in the low range, should prove useful in differentiating production from consumption issues in thrombocytopenia and monitoring response to therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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