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Enregistrement W2336785493 · doi:10.1039/c6an00373g

Raman spectroscopy as a novel tool for monitoring biochemical changes and inter-donor variability in stored red blood cell units

2016· article· en· W2336785493 sur OpenAlexaff
Chad G. Atkins, Kevin Buckley, Deborah Chen, H. Georg Schulze, Dana V. Devine, Michael W. Blades, Robin F. B. Turner

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreVancouver Biotech (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésRaman spectroscopyRed blood cellChemistryBlood preservationRed CellChromatographyAnalytical Chemistry (journal)BiochemistryMedicineAndrologyInternal medicineOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual units of donated red blood cells (RBCs) do not ordinarily undergo analytical testing prior to transfusion. This study establishes the utility of Raman spectroscopy for analyzing the biochemistry of stored RBC supernatant and reveals interesting storage-related changes about the accumulation of lactate, a chemical species that may be harmful to certain patients. The data show measurable variations in supernatant composition and demonstrate that some units of donated RBCs accumulate lactate much more readily than others. The spectra also indicate a higher relative concentration of lactate in units collected from male donors than female donors (p = 0.004) and imply that there is a greater degree of variability at later stages of storage in units from older male donors (>45 years). The study proves that Raman analysis has promise for elucidating the relationship between the metabolism of stored RBCs and donor characteristics. It also suggests that there may be benefit in developing a Raman instrument for the rapid non-invasive assessment of blood-bag biochemistry by measuring through plastic over-layers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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