The effect of processing method on the <i>in vitro</i> characteristics of red blood cell products
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».