Evaluation of Triton X-100 Effect on Coagulation Tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CONTEXT: Triton X-100 is a non-ionic surfactant that has been proposed as a virus inactivator in a laboratory setting for it causes cell lysis through lipid membrane disruption without denaturing proteins. Very few studies have tried to evaluate its effect on laboratory tests, especially on coagulation tests that require a phospholipid subtract. METHOD: Plasma samples were collected. Triton X-100 was spiked at a concentration of 0,25% and specimens were incubated for an hour. We performed international normalized ratio (INR), activated partial thromboplastin time (aPTT), thrombin time (TT), fibrinogen dosing and D-Dimer dosing, comparing the standard plasma with the triton X-100 exposed plasma. We also dosed coagulation factors, and performed dilution and lupus anticoagulant studies. Finally, we compared prothrombin time and aPTT using reagents from various manufacturers. RESULTS: We observed an important difference for the INR and the aPTT with addition of triton x-100. A slight decrease of an average of 6.6 to 16.4% was also found in factor assays. Differences in the INR and the aPTT were dependent respectively on the ISI and the phospholipids content of the reagent. CONCLUSION: The addition of triton x-100 significantly modifies INR and aPTT results with every reagent tested. The impact on TT and fibrinogen is not clinically relevant, and the D- Dimer dosage is not affected. The slight decrease in all coagulation factors does not explain those results. The interference could result from an interaction with phospholipids, calcium or some enzymatic reactions caused by the presence of triton x-100 in the analyzed specimen. Table. Test Mean Mean Mean of difference p-value (paired t-test) without Triton with Triton INR 1,59 2,87 68,80% p<0,001 aPTT 31,59 sec 61,80 sec 86,10% p<0,001 TT 16,82 sec 17,42 sec 3,50% p<0,001 Fibrinogen 3,27 g/L 3,21 g/L -0,70% p=0,001 D-Dimer 2897 mcg/L 2905 mcg/L 4,30% p=0,697 Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».