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Enregistrement W1977355468 · doi:10.1111/vox.12233

The effect of processing method on the <i>in vitro</i> characteristics of red blood cell products

2015· article· en· W1977355468 sur OpenAlexafffundabout
Adele Hansen, Jayme Kurach, Tracey R. Turner, Craig Jenkins, Michael P. Busch, Philip J. Norris, James Dugger, Peter A. Tomasulo, Dana V. Devine, Jason P. Acker

Notice bibliographique

RevueVox Sanguinis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Blood Services
Mots-clésBuffy coatWhole bloodRed blood cellMannitolApheresisRed CellMedicineAndrologyPlateletBiologyImmunologyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: While the clinical impact of differences in red blood cell (RBC) component processing methods is unknown, there are concerns they may be confounding variables in studies such as the ongoing 'age of blood' investigations. Here, we compare the in vitro characteristics of red cell concentrates (RCCs) produced by several different processing methods. MATERIALS AND METHODS: Nine processing methods were examined: three apheresis methods (Alyx, MCS+ and Trima), as well as leucoreduced whole blood-derived RCCs produced by buffy coat and whole blood filtration and non-leucoreduced RCCs. RCCs were stored in saline-adenine-glucose-mannitol or additive solutions (AS) 1 or 3 for 42 days, with quality tested on day 5 and day 42. RESULTS: Many significant product differences were observed both early in and at the end of storage. Mean haemoglobin (Hb) ranged from 52 to 71 g/unit and mean Hct from 59·5 to 64·8%. Most RCC passed regulated quality control criteria according to Canadian Standards Association guidelines, although there were some failures relating to Hb content and residual WBC counts. CONCLUSION: Processing method impacts RCC characteristics throughout storage; better understanding of these differences and reporting of processing method details is critical.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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
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

Citations73
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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