Role of platelet surface glycoprotein Ibα and P‐selectin in the clearance of transfused platelet concentrates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Role of P-selectin (CD62) and glycoprotein (GP) Ibalpha in posttransfusion clearance of platelet concentrates (PCs) is unclear. STUDY DESIGN AND METHODS: Platelet (PLT) activation in vitro was determined by flow cytometry using anti-CD62 and anti-GPIbalpha. PC clearance in vivo was evaluated in an animal model using rabbits with an inhibited reticuloendothelial system, as measured by 0.5-hour (R(0.5)), 24-hour (R(24)), and total (R( summation operator )) PLT recoveries, and survival time (ST). Correlations were analyzed between in vitro assays of PLT activation and in vivo clearance of conventional (Days 2-5), outdated (Days 7-8), and refrigerated PCs. RESULTS: Binding of anti-CD62 to the PLT surface was significantly increased and of anti-GPIbalpha decreased in outdated and refrigerated PCs compared to conventional PCs. Negative correlation was observed between in vitro anti-CD62 binding and the fast (R(0.5)) PLT clearance, but not with delayed (R(24) and ST) clearance. In contrast, anti-GPIbalpha binding showed positive correlations with delayed but not with fast PLT clearance. Overall (R( summation operator )) clearance correlated better with anti-GPIbalpha than with anti-CD62 binding. CD62 density on the PLT surface was decreased after PC transfusion, whereas GPIbalpha density remained unchanged. CONCLUSION: These data suggest that CD62 exposure on the PLT surface during PC storage triggers fast CD62-mediated PC clearance, whereas in vitro GPIbalpha changes are involved in delayed GPIbalpha-mediated PC clearance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».