A comparative study of tissue factor and kaolin on blood coagulation assays using rotational thromboelastometry and thromboelastography
Notice bibliographique
Résumé
Rotational thromboelastometry (ROTEM) and thromboelastography (TEG) have been increasingly used to diagnose acute coagulopathy and guide blood transfusion. The tests are routinely performed using different triggering activators such as tissue factor and kaolin, which activate different pathways yielding different results. To optimize the global blood coagulation assays using ROTEM and TEG, we conducted a comparative study on the activation methods employing tissue factor and kaolin at different concentrations as well as standard reagents as recommended by the manufacturer of each device. Key parameter values were obtained at various assay conditions to evaluate and compare coagulation and fibrinolysis profiles of citrated whole blood collected from healthy volunteers. It was found that tissue factor reduced ROTEM clotting time and TEG R, and increased ROTEM clot formation time and TEG K in a concentration-dependent manner. In addition, tissue factor affected ROTEM alpha angle, and maximum clot firmness, especially in the absence of kaolin activation, whereas both ROTEM and TEG clot lysis (LI30, CL30, and LY30) remained unaffected. Moreover, kaolin reduced ROTEM clotting time and TEG R and K, but to a lesser extent than tissue factor, in-tem and ex-tem. Correlations in all corresponding parameters between ROTEM and TEG were observed, when the same activators were used in the assays compared with lesser correlations between standard kaolin TEG and ROTEM (INTEM/EXTEM). The two types of viscoelastic point-of-care devices provide different results, depending on the triggering reagent used to perform the assay. Optimal assay condition was obtained to reduce assay time and improve assay accuracy.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».