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Enregistrement W2561961427 · doi:10.1155/2016/4860284

Quality Assessment of Established and Emerging Blood Components for Transfusion

2016· review· en· W2561961427 sur OpenAlexafffund
Jason P. Acker, Denese C. Marks, William P. Sheffield

Notice bibliographique

RevueJournal of Blood Transfusion · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Blood ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Blood Services
Mots-clésApheresisWhole bloodBlood componentBlood productMedicineIntensive care medicineBlood transfusionThrivingBlood donorPlateletRed blood cellBlood donationsSurgeryImmunologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood is donated either as whole blood, with subsequent component processing, or through the use of apheresis devices that extract one or more components and return the rest of the donation to the donor. Blood component therapy supplanted whole blood transfusion in industrialized countries in the middle of the twentieth century and remains the standard of care for the majority of patients receiving a transfusion. Traditionally, blood has been processed into three main blood products: red blood cell concentrates; platelet concentrates; and transfusable plasma. Ensuring that these products are of high quality and that they deliver their intended benefits to patients throughout their shelf-life is a complex task. Further complexity has been added with the development of products stored under nonstandard conditions or subjected to additional manufacturing steps (e.g., cryopreserved platelets, irradiated red cells, and lyophilized plasma). Here we review established and emerging methodologies for assessing blood product quality and address controversies and uncertainties in this thriving and active field of investigation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations77
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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