Thrombin generation and bleeding in haemophilia A
Notice bibliographique
Résumé
Haemophilia A displays phenotypic heterogeneity with respect to clinical severity. The aim of this study was to determine if tissue factor (TF)-initiated thrombin generation profiles in whole blood in the presence of corn trypsin inhibitor (CTI) are predictive of bleeding risk in haemophilia A. We studied factor(F) VIII deficient individuals (11 mild, 4 moderate and 12 severe) with a well-characterized 5-year bleeding history that included haemarthrosis, soft tissue haematoma and annual FVIII concentrate usage. This clinical information was used to generate a bleeding score. The bleeding scores (range 0-32) were separated into three groups (bleeding score groupings: 0, 0 and < or = 9.6, >9.6), with the higher bleeding tendency having a higher score. Whole blood collected by phlebotomy and contact pathway suppressed by 100 microg mL(-1) CTI was stimulated to react by the addition of 5 pM TF. Reactions were quenched at 20 min by inhibitors. Thrombin generation, determined by enzyme-linked immunosorbent assay for thrombin-antithrombin was evaluated in terms of clot time (CT), maximum level (MaxL) and maximum rate (MaxR) and compared to the bleeding score. Data are shown as the mean+/-SD. MaxL was significantly different (P < 0.001) between the groups: 504 +/- 114, 315 +/- 117 and 194 +/- 91 nM; with higher thrombin concentrations in the groups with lower bleeding scores. MaxR was higher in the groups with a lower bleeding score; 97 +/- 51, 86 +/- 60 and 39 +/- 16 nM min(-1) (P = 0.09). No significant difference was detected in CT among the groups, 5.6 +/- 1.3, 4.7 +/- 0.7 and 5.6 +/- 1.3 min. Our empirical study in CTI-inhibited whole blood shows that the MaxL of thrombin generation appears to correlate with the bleeding phenotype of haemophilia A.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».