Establishment of an immunoglobulin A–deficient blood donor registry with a simple in‐house screening enzyme‐linked immunosorbent assay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transfusion of blood products to immunoglobulin A (IgA)-deficient patients who have developed IgA antibodies can result in serious adverse reactions. To prepare compatible blood components for these patients, blood centers usually maintain a list of IgA-deficient blood donors. An in-house enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to identify new IgA-deficient blood donors. STUDY DESIGN AND METHODS: An in-house ELISA was used to screen blood samples. IgA-deficient samples, defined as an IgA level below 0.05 mg per dL, were sent to the American Red Cross for confirmatory testing. RESULTS: Seventy-three confirmed IgA-deficient blood donors were identified among 38,759 screened blood donor samples (frequency, 1:531). IgA antibodies were found in 39 of these 73 blood donors (53%), although only 9 donors had a history of adult IgA exposure (transfusion or pregnancy). CONCLUSIONS: With a simple in-house ELISA, 73 blood donors were identified as IgA-deficient. From this number, 34 donors, without detectable anti-IgA in their plasma, were added to our IgA-deficient blood donor panel to maximize the management of our inventory of IgA-deficient frozen blood components.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».