Effect of texture of platelet bags on bacterial and platelet adhesion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Missed detection of Staphylococcus epidermidis contamination in platelet (PLT) storage bags by the standard 24-hour-postcollection BacT/ALERT screening test has been documented. A slow growth rate and the strong tendency of this bacterium to adhere to surfaces can contribute to missed detection of the pathogen. STUDY DESIGN AND METHODS: Topography of two different PLT storage bag surfaces, textured (rough) and smooth surfaces of Terumo 80440 bags (designated A15), was studied. Adhesion of biofilm-positive and -negative S. epidermidis strains on these surfaces was evaluated under static conditions. Quality of stored PLTs in A15 bags under blood bank conditions was compared for two different bag orientations (rough vs. smooth surface down) on Days 2, 5, and 7 of storage. PLT adhesion on the surfaces was evaluated after 7 days of storage. RESULTS: Bacterial adhesion and biofilm formation were significantly higher on the rough surfaces of A15 bags compared to the smooth surfaces. After 7 days of storage in A15 bags, PLTs showed similar metabolite levels, pH, and response capacity in the bags with different orientation and more PLT adhesion and aggregation was observed on rough surfaces. CONCLUSION: Higher bacterial adhesion on rough surfaces can contribute to missed detection of bacterial strains that tend to adhere on surfaces. PLT adhesion and aggregation on rough surfaces can affect the quality and safety of PLTs by promoting more bacterial adhesion and biofilm formation on surfaces.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».