Buffy‐coat platelet variables and metabolism during storage in additive solutions or plasma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Buffy-coat processing allows for the use of platelet additive solutions (PASs). PASs reduce plasma-associated transfusion reactions and conserve plasma for transfusion or fractionation. Platelet (PLT) storage in plasma was compared to storage in three commercially available PASs compared to assess their influence on in vitro laboratory variables. STUDY DESIGN AND METHODS: Platelet concentrates (PCs) were prepared from leukoreduced pools of four buffy coats (BCPs) suspended in autologous plasma or one of PASs (Composol, Fresenius-Kabi; T-Sol, Baxter Corp.; or SSP+, MacoPharma). On Days 1, 2, 3, 5, and 7 of storage, samples were tested for PLT concentration, mean PLT volume (MPV), CD62P, morphology, pO2, pCO2, glucose, lactate and total protein concentration, pH, extent of shape change (ESC), and hypotonic shock response (HSR). Data were analyzed by analysis of variance (ANOVA) with repeated measures and t tests. RESULTS: PLT recoveries from BCPs were higher (p < 0.05) with plasma than any PAS. Storage medium and duration did not affect PLT concentration or MPV over time. CD62P expression and morphology were significantly different among PCs pooled with different media. ANOVA showed (p < 0.05) differences among the rates of change of pCO2, pH, glucose consumption, lactate production, and ESC; PASs such as Composol and SSP+ offered excellent maintenance of pH and low rates of glucose consumption. PAS performed poorly in ESC and HSR compared to plasma. Correlation studies reveal far more significant correlations between variables of PLTs in PAS than in plasma. CONCLUSION: Newer PASs, for example, SSP+ and Composol, can maintain PLT integrity and moderate metabolism similarly to plasma but offer consistently lower PLT recoveries and limited osmotic balance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».