A novel, automated method of temperature cycling to produce cryoprecipitate
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».