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Enregistrement W2956068009 · doi:10.1159/000501106

Rhesus D Antigenic Determinants on Residual Red Blood Cells in Apheresis and Buffy Coat Platelet Concentrates

2019· article· en· W2956068009 sur OpenAlexaff
Louis Thibault, Marie Joëlle de Grandmont, Marie‐Pierre Cayer, Nathalie Dussault, Annie Jacques, Éric Ducas, Annie Beauséjour, A. Lebrun

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine and Hemotherapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensHéma-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuffy coatApheresisPlateletImmunologyAntigenMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The level of residual red blood cells (RBCs) in platelet concentrates (PCs) is of interest because of clinical concerns related to alloimmunization to RBC antigens in transfused patients. This work aims at characterizing and quantifying the levels of intact and fragmented RBCs in apheresis (AP-PCs) and buffy coat PCs (BC-PCs) to assess their potential risk for RhD antigen alloimmunization. METHODS: After staining with anti-CD41 (platelets) and anti-CD235a (RBCs) antibodies, the size and density of RhD antigen on intact and fragmented RBCs were analyzed by flow cytometry. RESULTS: /unit in BC-PCs, which correspond to about 3 and 11 µL of RBCs by product, respectively. RhD expression was about 4 times higher on RBC particles in AP-PCs, and these particles contribute to 66 and 75% of the total antigenic load in BC-PCs and AP-PCs, respectively. CONCLUSIONS: Processing methods influence the quantity and nature of contaminating residual RBCs and RBC-derived particles in PCs. The estimation of residual RBCs in these blood products is generally based on measurements of intact RBCs, which might underestimate the risk for alloim-munization in transfused patients. The question of whether these RBC-derived particles can produce an immune response and, thus, should then be taken into consideration for Rh immune prophylactic treatments, remains to be clarified.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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