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Enregistrement W2505356179 · doi:10.1016/j.transci.2016.07.010

Microparticle content of platelet concentrates is predicted by donor microparticles and is altered by production methods and stress

2016· article· en· W2505356179 sur OpenAlexafffund
Elisabeth Maurer‐Spurej, Rune Larsen, Audrey Labrie, Andrew Heaton, Kate Chipperfield

Notice bibliographique

RevueTransfusion and Apheresis Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensBC Children's HospitalCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAccelerated Innovation Research Initiative Turning Top Science and Ideas into High-Impact ValuesTerumo BCTCanadian Blood Services
Mots-clésApheresisPlateletPlateletpheresisMicroparticleChemistryBlood productWhole bloodCoagulationIn vivoImmunologyAndrologyMedicineInternal medicineSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In circulation, shedding of microparticles from a variety of viable cells can be triggered by pathological activation of inflammatory processes, by activation of coagulation or complement systems, or by physical stress. Elevated microparticle content (MPC) in donor blood might therefore indicate a clinical condition of the donor which, upon transfusion, might affect the recipient. In blood products, elevated MPC might also represent product stress. Surprisingly, the MPC in blood collected from normal blood donors is highly variable, which raises the question whether donor microparticles are present in-vivo and transfer into the final blood component, and how production methods and post-production processing might affect the MPC. We measured MPC using ThromboLUX in (a) platelet-rich plasma (PRP) of 54 apheresis donors and the corresponding apheresis products, (b) 651 apheresis and 646 pooled platelet concentrates (PCs) with plasma and 414 apheresis PCs in platelet additive solution (PAS), and (c) apheresis PCs before and after transportation, gamma irradiation, and pathogen inactivation (N = 8, 7, and 12 respectively). ThromboLUX-measured MPC in donor PRP and their corresponding apheresis PC samples were highly correlated (r = 0.82, P = .001). The average MPC in pooled PC was slightly lower than that in apheresis PC and substantially lower in apheresis PC stored with PAS rather than plasma. Mirasol Pathogen Reduction treatment significantly increased MPC with age. Thus, MPC measured in donor samples might be a useful predictor of product stability, especially if post-production processes are necessary.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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