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Enregistrement W2283915685 · doi:10.1159/000441959

Determining the Volume of Additive Solution and Residual Plasma in Whole Blood Filtered and Buffy Coat Processed Red Cell Concentrates

2015· article· en· W2283915685 sur OpenAlexafffund
Andrew Jordan, Jason P. Acker

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine and Hemotherapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Blood Services
Mots-clésBuffy coatVolume (thermodynamics)ChemistryMannitolResidualPlasma volumeChromatographyWhole bloodAlbuminMathematicsInternal medicineMedicineSurgeryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Residual plasma in transfused red cell concentrates (RCCs) has been associated with adverse transfusion outcomes. Despite this, there is no consensus on the standard procedure for measuring residual plasma volume. METHODS: The volumes of residual plasma and additive solution were measured in RCCs processed using two separation methods: whole blood filtration (WBF) and buffy coat (BC)/RCC filtration. The concentration of mannitol and albumin in RCC components was measured using colorimetric assays. Mannitol concentration was used to calculate additive solution volume. Residual plasma volume was calculated using two methods. RESULTS: Calculated RCC supernatant volumes were much lower in BC-processed components compared to WBF-processed components (BC = 97 ± 6 ml, WBF = 109 ± 4 ml; p < 0.05). Calculated additive solution volumes were greater in WBF- than in BC-processed components (BC = 81 ± 4 ml, WBF = 105 ± 2 ml; p < 0.05). Absolute residual plasma volume varied significantly based on the calculation method used. CONCLUSION: Disparity between plasma volume calculation methods was observed. Efforts should be made to standardize residual plasma volume measurement methods in order to accurately assess the impact of residual plasma on transfusion outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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