Implementing a routine flow cytometry assay for nucleated red blood cell counts in cord blood units
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As required by standards organizations, Héma-Québec Cord Blood Bank performs enumeration of nucleated red blood cells (NRBCs) in cord blood units (CBUs). This study presents the validation and implementation approaches developed to transfer the routine NRBC enumeration from the manual blood film method to a flow cytometric assay. METHODS: The flow cytometry method was adapted from Tsuji (Cytometry, 37, 1999, 291). This assay was validated to assess the specificity, detection limit, repeatability, and reproducibility of the method, including interoperator and interlaboratory testing. Finally, postimplementation follow-up and adjustments were performed for CBU over a 7-month period. RESULTS: Blood film and flow cytometry NRBC enumerations showed a strong correlation (n = 40; Pearson's r correlation = 0.90). Validation was successful as exemplified by the correlation in interlaboratory testing (n = 30; r = 0.98). During implementation, our routine laboratory analyses revealed that CBU with low NRBC content (≤2%), representing 26% of all CBU tested, resulted in 15% of repeated reading and/or staining and was the principal source of nonconformity. Small adjustments in the standard operating procedures (SOPs), including a fixed 200-event setting in the NRBC gate for the second reading of the replicates, have completely solved this issue. CONCLUSION: Flow cytometric NRBC enumerations, now implemented in Héma-Québec Public Cord Blood Bank, is an improvement in the efficiency of our operations by integrating the count for NRBC into our flow cytometry platform.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».