Evaluation of the Profile of Thrombin Generation during the Process of Whole Blood Clotting as Assessed by Thromboelastography.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evaluation of thrombin generation during blood coagulation has become the preferred clinically relevant approach to assess the global integrity of this complex process. In order to give the full picture of the physiology of this multifactorial reaction, all cellular and soluble plasma participants to this reaction have to be present in their natural whole blood environment. Whole blood thrombin generation tests are best suited for this purpose but are somewhat cumbersome for use in real time clinical practice. Thrombelastography has long been recognized as a clinically useful technology for assessment of whole blood coagulation. The purpose of this study was to evaluate the possibility of linking the tracing generated by clotting of whole blood in a Thrombelastograph® (TEG®) Hemostasis System with the generation of thrombin as assessed by thrombin/antithrombin complex (TAT). 320μL of citrated whole blood (3.2% buffered citrate and 1000μg/ml of corn trypsin inhibitor; 1 part to 9 parts of blood) from volunteers was clotted in the presence of 20μL CaCl2 (200mM) and 20μL of Innovin (1/100 diluted in PBS/albumin 4%, pH 7.4). Clotting was monitored with 8 channels of the TEG® system. At different time points (4 to 40 min) the whole blood TEG® reaction cups were put in 2640μL of cold quenching solution (EDTA 50mM, L-benzamidine 10mM, NaCl 150mM, HEPES 2mM, pH 7.4, and 10μL of 10mM D-Phe-Pro-Arg CH2Cl chloromethylketone diluted in 0.01M HCl), vortexed, and centrifuged, and the supernatants were kept at −80°C until assayed for TAT by ELISA. Total Thrombus Generation (TTG) was calculated from the first derivative of the TEG® waveform and was compared to the thrombin generation as measured by TAT as described above. The two vectors of values - the TAT thrombin generation data and the corresponding TEG® TTG - were analyzed using Pearson correlation coefficients and linear, non-linear, and natural log (Ln) transformation of TAT values for least-squares goodness-of-fit curves. The best least-squares fit is the exponential curve (Fig. 1) and its corresponding natural log transformation of TAT value as shown by Fig. 2, with R2 = 0.8787 (P < 0.0001). The prediction equation for TAT thrombin generation is y = 3122.7e0.0005x, where x is the TEG® TTG variable (P < 0.0001). Linearizing using the natural log of the TAT thrombin generation variable (Fig. 2), produces the same R2 as the exponential curve. The prediction equation is y = 8.0465 + 0.0005x, significant at P < 0.0001, where y is the TAT thrombin generation in the Ln transformation variable and x is the TEG® TTG variable. The high magnitude of R2 and the high significance of the prediction equation demonstrate the high efficacy of the prediction of TAT thrombin generation using the TEG® TTG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».