Processing methods and storage duration impact extracellular vesicle counts in red blood cell units
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are active components of red blood cell (RBC) concentrates and may be associated with beneficial and adverse effects of transfusion. Elucidating controllable factors associated with EV release in RBC products is thus important to better manage the quality and properties of RBC units. Erythrocyte-derived EVs (EEVs) and platelet-derived EVs (PEVs) were counted in 1226 RBC units (administered to 280 patients) using a standardized cytometry-based method. EV size and CD47 and annexin V expression were also measured. The effects of donor characteristics, processing methods, and storage duration on EV counts were analyzed by using standard comparison tests, and analysis of covariance was used to determine factors independently associated with EV counts. PEV as well as EEV counts were higher in whole-blood-filtered RBC units compared with RBC-filtered units; PEV counts were associated with filter type (higher with filters associated with higher residual platelets), and CD47 expression was higher on EEVs in RBC units stored longer. Multivariate analysis showed that EEV counts were strongly associated with filter type (P < .0001), preparation, and storage time (+25.4 EEV/µL per day [P = .01] and +42.4 EEV/µL per day [P < .0001], respectively). The only independent factor associated with PEV counts was the residual platelet count in the unit (+67.1 PEV/µL; P < .0001). Overall, processing methods have an impact on EV counts and characteristics, leading to large variations in EV quantities transfused into patients. RBC unit processing methods might be standardized to control the EV content of RBC units if any impacts on patient outcomes can be confirmed. The IMIB (Impact of Microparticles in Blood) study is ancillary to the French ABLE (Age of Transfused Blood in Critically Ill Adults) trial (ISRCTN44878718).
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».