BLOOD COMPONENTS: Red blood cell hemolysis during blood bank storage: using national quality management data to answer basic scientific questions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hemolysis of red blood cells (RBCs) during blood bank storage is the most obvious manifestation of RBC storage system failure. However, its analysis is made difficult because the largest source of interunit difference is donor specific. Availability of data from national blood systems on large numbers of RBC units used for internal quality control (QC) purposes and stored and processed in uniform ways permits statistical analysis. STUDY DESIGN AND METHODS: Measures of hemolysis during and at the end of storage on randomly selected donor units observed for QC purposes were obtained from four national blood systems. Groups of these measures from units that had undergone similar processing and storage were sorted to create histograms and the histograms were compared statistically. RESULTS: A total of 14,087 measures were obtained under seven storage conditions, including more than 12,000 measures made in a single country under four closely related conditions. Distributions of percent hemolysis are skewed normal and outliers are random. Additive solutions appear to be equivalent, except that the 42 mmol/L mannitol in AS-1 reduces hemolysis compared to conventional 30 mmol/L mannitol in saline, adenine, glucose, and mannitol. Increasing storage from 35 to 42 days increased measured hemolysis by 30% and leukoreduction decreased it by 53%. CONCLUSIONS: Large national data sets provide useful information about the distribution of hemolysis at the end of RBC storage. This information can aid blood storage system development and regulatory science.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».