ThromboLUX - The First Routine Platelet Transfusion Quality Test
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the ThromboLUX, no single in vitro test existed that could be used individually to evaluate the quality and effectiveness of platelet concentrates for transfusion. As hospitals cannot currently predict effective from ineffective transfusions prior to seeing patient responses, they purchase all platelet products. In North America every year over 3 million platelet transfusions are given to heart surgery, bleeding or cancer patients at a cost of at least 1.5 billion dollars. LightIntegra intends to make platelet quality testing a regular practice in blood banks around the world by making it accessible, affordable, reliable and fast. The ThromboLUX uses the principle of dynamic light scattering (DLS) to determine the kind of particles in the platelet concentrate, how many of the particles exist, and how they respond to temperature stress. The temperature response of platelets was a breakthrough discovery and combined with state-of-the-art laser and optics technology the ThromboLUX addresses the market need to provide a safe, quick and simple diagnostic test for platelet quality and function. Provision of the ThromboLUX results prior to transfusion, will allow hospitals to reduce costs. As fewer ineffective transfusions will occur, and thus fewer repeat transfusions, hospitals will reduce platelet costs as they will only be purchasing ‘good’ platelet concentrates. Additionally, patient care will improve as physicians will no longer have the uncertainty of unsatisfactory transfusion outcome and patients will no longer be exposed to a huge, under-recognized risk. Patient costs will also decrease due to the reduction in the length of hospital stays. The significant cost reduction gained by eliminating the use of ineffective platelets, improved efficiency, and the correlation of the ThromboLUX test results with transfusion outcome are strong incentives for the adoption of ThromboLUX.
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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 | 0,000 |
| 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 ».