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Enregistrement W2041583892 · doi:10.1046/j.1537-2995.2001.41020232.x

A novel, automated method of temperature cycling to produce cryoprecipitate

2001· article· en· W2041583892 sur OpenAlexaff
Rachel P. Berger, J.H. de Lange, Melanie Tokessy, Douglas S. Palmer, Antonio Giulivi

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensCanadian Red Cross SocietyOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryoprecipitateFibrinogenBlood productChemistryBiomedical engineeringChromatographyMedicineSurgeryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cryoprecipitate continues to find wide application in transfusion practice. Current AABB standards call for a minimum of 80 units (U) of factor VIII and 150 mg of fibrinogen per bag of cryoprecipitate. However, individual cryoprecipitates can vary greatly in content, with as many as 20 different factors known to affect the yield. STUDY DESIGN AND METHODS: Plasma was processed in a new, rapid, automated device (CryoSeal, Thermogenesis) with computer-controlled temperature cycling to produce cryoprecipitate. RESULTS: In repeat runs (n = 20), the automated procedure yielded a product containing 184 mg of fibrinogen and 158 U of factor VIII in 55 minutes. Additional studies using plasma pools to compare the quality of the machine-generated products to those of traditionally prepared cryoprecipitate showed comparative recoveries of 182 and 187 mg of fibrinogen and 172.1 and 129.7 U of factor VIII and no significant difference in the levels of plasminogen, protein C, or protein S. CONCLUSION: The new system offers an automated method of cryoprecipitate production in which the steps involved in temperature cycling are initiated sequentially, producing within 1 hour a preparation that is equivalent to standard cryoprecipitate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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