Peculiarities of studying the effects of pathogen reduction technologies on platelets
Notice bibliographique
Résumé
The transfusion of platelet concentrates (PCs) is mainly used for treatment of thrombocytopenic, trauma or surgery patients. The integrity and safety of these platelet preparations, however, is compromised by the presence of pathogens, such as viruses, bacteria and parasites. The transfer of allogeneic donor leukocytes contaminating PCs can also potentially cause adverse reactions in recipients. These considerations prompted the development and implementation of pathogen reduction technologies (PRT), which are based on chemically induced cross-linking and inactivation of nucleic acids. While the incumbent PRT may provide some protection against transfusion-transmitted infections, they are ineffective against infectious prions and may not inactivate other emerging pathogens. In addition, the safety of PRT concerning platelet viability and function has been questioned in several reports. Recent studies suggest that PRT, such as Intercept, may adversely affect the messenger RNA (mRNA) and microRNA content of platelets, as well as their functional integrity, which may compromise the clinical benefits of PRT. Here, we will discuss about the peculiarities of studying the effects of PRT on platelets, which will need to be taken into account in future studies aimed to characterize further, and polish, the rugged side of this otherwise useful and potentially important approach in transfusion medicine.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».