Not all red cell concentrate units are equivalent: international survey of processing and in vitro quality data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In vitro qualitative differences exist in red cell concentrates (RCCs) units processed from whole blood (WB) depending on the method of processing. Minimal literature exists on differences in processing and variability in quality data. Therefore, we collected information from blood manufacturers worldwide regarding (1) details of WB collection and processing used to produce RCCs and (2) quality parameters and testing as part of routine quality programmes. METHODS: A secure web-based survey was developed, refined after pilot data collection and distributed to blood centres. Descriptive analyses were performed. RESULTS: Data from ten blood centres in nine countries were collected. Six blood centres (60%) processed RCCs using the top-and-top (TAT) method which produces RCCs and plasma, and eight centres (80%) used the bottom-and-top (BAT) which additionally produces buffy coat platelets. Five of the centres used both processing methods; however, four favoured BAT processing. One centre utilized the Reveos automated system exclusively. All centres performed pre-storage leucoreduction. Other parameters demonstrated variability, including active cooling at collection, length of hold before processing, donor haemoglobin limits, acceptable collection weights, collection sets, time to leucoreduction, centrifugation speeds, extraction devices and maximum RCC shelf life. Quality marker testing also differed amongst blood centres. Trends towards higher RCC unit volume, haemolysis and residual leucoctyes were seen in the TAT compared with BAT processing across centres. CONCLUSION: Methods and parameters of WB processing and quality testing of RCCs differ amongst surveyed blood manufacturers. Further studies are needed to assess variations and to potentially improve methods and product quality.
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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 ».