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Enregistrement W2560202647 · doi:10.1155/2016/6140239

Could Microparticles Be the Universal Quality Indicator for Platelet Viability and Function?

2016· review· en· W2560202647 sur OpenAlexaff
Elisabeth Maurer‐Spurej, Kate Chipperfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Blood Transfusion · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensBC Children's HospitalCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlateletPlatelet transfusionQuality (philosophy)MedicineReliability engineeringImmunologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High quality means good fitness for the intended use. Research activity regarding quality measures for platelet transfusions has focused on platelet storage and platelet storage lesion. Thus, platelet quality is judged from the manufacturer's point of view and regulated to ensure consistency and stability of the manufacturing process. Assuming that fresh product is always superior to aged product, maintaining in vitro characteristics should preserve high quality. However, despite the highest in vitro quality standards, platelets often fail in vivo. This suggests we may need different quality measures to predict platelet performance after transfusion. Adding to this complexity, platelets are used clinically for very different purposes: platelets need to circulate when given as prophylaxis to cancer patients and to stop bleeding when given to surgery or trauma patients. In addition, the emerging application of platelet-rich plasma injections exploits the immunological functions of platelets. Requirements for quality of platelets intended to prevent bleeding, stop bleeding, or promote wound healing are potentially very different. Can a single measurable characteristic describe platelet quality for all uses? Here we present microparticle measurement in platelet samples, and its potential to become the universal quality characteristic for platelet production, storage, viability, function, and compatibility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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