Comparison of five platforms for enumeration of residual leucocytes in leucoreduced blood components
Notice bibliographique
Résumé
The need for quality control of leucoreduction of blood products has led to the development of various methods to count low levels of residual leucocytes. We compared five platforms side-by-side: the Nageotte haemocytometer and four based on fluorescent staining of nuclei: two flowcytometers (Beckman Coulter, BD Biosciences) with methods based on counting beads, a volumetric flow cytometer (Partec) and the microvolumic fluorimeter ImagN2000 (BD Biosciences), all according to their manufacturers' recommended methods. Analysis of double-filtered red cell concentrates (RCCs) and platelet concentrates (PCs), spiked with various numbers of leucocytes, revealed good linearity for all methods over the range of 1.6-32.7 leucocytes/microl, all with r(2) > 0.99. At the rejection level of leucocyte-reduced blood components, i.e. 1 x 10(6) per unit corresponding with approximately 3.3 leucocytes/microl, the Nageotte haemocytometer had low accuracy (0% for RCCs, 56% for PCs), and was relatively imprecise [coefficient of variance (CV) of 34% and 30% respectively]. The Partec flow cytometer gave good results for RCCs (accuracy 67%, CV 22%), but not for PCs (accuracy 0%, CV 25%). The ImagN2000 had an accuracy of 44% for RCCs and 89% for PCs, but the precision was variable (CV 32% for RCCs, 15% for PCs). The best results were obtained with the Beckman Coulter (RCCs: accuracy 86%, CV 13%, PCs: accuracy 67%, CV 16%), and BD Biosciences platforms (RCCs: accuracy 100%, CV 10%; PCs: accuracy 89%, CV 11%). We conclude that, at the rejection level of 1 x 10(6) leucocytes per unit, the widely used Nageotte haemocytometer performs poorly in terms of inaccuracy and imprecision, and that both counting-bead-based, flow cytometric methods performed best.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».