A fresh look at measuring quality in blood components
Notice bibliographique
Résumé
Production of blood components for transfusion requires that users have confidence in the quality of the products and that they will be safe and efficacious. The assurance of blood product quality requires the collection of data that demonstrate products are within specification. However, the linkage between confidence that an individual blood component unit will perform as expected and the conduct of quality testing is imperfect because quality testing is often done after product release and monitors process control, not quality control. In addition, the standards to assess blood components often allow a percentage of units to fail to meet user specifications. Ideally, there would be real time quality control measures made prior to unit release to the hospital blood bank, and these measures would be highly predictive of product efficacy. As a community, much work must be done to reach this state. First we must identify product characteristics that are strongly predictive of transfusion efficacy to use as standards. Improved production methods are only one way to impact component quality; another is to manage the characteristics of the donors themselves. Donor variation includes not only recognized wide ranges of traditional characteristics of normal healthy humans, but also extends to storage characteristics of components made from individual donations. This review covers the state of the science of product quality and the regulation of blood products, including new information arising from clinical studies and the application of modern scientific methods such as proteomics and metabolomics to blood component quality.
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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 | 0,001 | 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 ».