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Enregistrement W1583738894 · doi:10.1111/j.1751-553x.2011.01327.x

Impact of sample volume and handling time during analysis on the in vitro quality measurements of platelet concentrates held in syringes

2011· article· en· W1583738894 sur OpenAlexaff
Peter Schubert, Brankica Culibrk, Danielle Coupland, E.J. Levin, Dana V. Devine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Laboratory Hematology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vitroPlateletChemistrypCO2PhosphatidylserinePlateletpheresisChromatographyBiomedical engineeringAndrologyApheresisImmunologyMedicineBiochemistryInternal medicineMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The determination of quality parameters is a necessity for monitoring the efficacy of platelet concentrates. During consolidated quality control studies, there may be a large number of samples to be analyzed at the same time. This common workflow setup triggered the question whether there is an influence of the number of samples to be analyzed on the accuracy of the test results. METHODS: Two different sample volumes of platelet concentrates, 1 ml and 50 ml, were analyzed for a set of standard in vitro parameters including pCO(2), pO(2), pH, glucose, and lactate as well as platelet activation via CD62P expression and responsiveness to adinosine diphosphate in an extent-of-shape-change assay. To assess apoptotic mechanisms triggered by the hold time, changes in the phosphatidylserine exposure were monitored. RESULTS: In total, eleven time points were assessed over a 3-h period as well as an overnight point for assay evaluation. Except for pCO(2) and pO(2), all in vitro parameters analyzed were unaffected by a sample hold time of up to 3-h. CONCLUSION: Sampling for pO(2) determination should be carried out in small volumes and assessed within 30 min of collection to obtain reliable and comparable results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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