Quality control of apheresis platelets: a multicentre study to evaluate factors that can influence <scp>pH</scp> measurement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Blood operators routinely monitor the pH of apheresis platelets as a marker of the so-called storage lesion, which can result from manufacturing problems. It is also suspected that some donor characteristics can increase the risk of poor platelet storage. To explore this hypothesis, we analysed a large, multinational data set of quality control (QC) pH test results on apheresis platelets. MATERIALS AND METHODS: For the period between September 2011 and August 2014, seven blood operators in Canada, the USA, the Netherlands, the United Kingdom, France and Australia provided pH QC test results and donor characteristics on a total of 21,671 apheresis platelets. RESULTS: Some variations in pH distribution between blood operators were in part explained by differences in collection, processing and testing methods. Younger age and female gender were significantly associated with a pH value below the 10th percentile. Among donors who had two or more pH measurements (n = 3672), there was a strong correlation between pH results (r = 0·726; P < 0·0001). CONCLUSION: The strong intradonor correlation of pH measurements and the association between donor characteristics and pH results suggest that donor factors play a role in the quality of platelets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».