Evaluation of noninvasive methods for the estimation of haemoglobin content in red blood cell concentrates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Red blood cell concentrates (RCCs) are the major blood component transfused to patients. There is a great variability in patient response, depending on both the patient's blood volume and haemoglobin content in the RCC. Standardisation of transfusion practice is needed to improve the prediction of patient outcome. AIM: We hypothesise that labelling of RCCs with haemoglobin content will add possibilities for the standardisation of transfusion practice. METHODS: Data from multiple international transfusion services regarding haemoglobin content and weight or volume of RCC were collected and analysed. RESULTS: We demonstrate a strong and highly significant correlation between haemoglobin content with both weight and volume of the RCCs. A linear regression model was used to assess these relationships, and it demonstrates how haemoglobin content can be estimated for different cell production processes. CONCLUSIONS: We recommend the use of weight or volume of the RCCs as the basis of estimating haemoglobin in the RCC and postulate that this can be used in future studies to explore the effects of a haemoglobin dose-based transfusion system. As the weight - and sometimes the volume - of the blood bag is easily accessible, in contrast to direct haemoglobin measurements from each individual unit, this method is feasible and simple.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».