Establishment of transfusion‐relevant bacteria reference strains for red blood cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives Red blood cell concentrates (RBCC) are susceptible to bacterial contamination despite cold storage. A reliable evaluation of strategies to minimize the risk of RBCC‐associated bacterial transmission requires the use of suitable reference bacteria. Already existing Transfusion‐Relevant Bacteria Reference Strains (TRBRS) for platelet concentrates fail to grow in RBCC. Consequently, the ISBT TTID, Working Party, Bacterial Subgroup, conducted an international study on TRBRS for RBCC. Materials and methods Six bacterial strains ( Listeria monocytogenes PEI‐A‐199, Serratia liquefaciens PEI‐A‐184, Serratia marcescens PEI‐B‐P‐56, Pseudomonas fluorescens PEI‐B‐P‐77, Yersinia enterocolitica PEI‐A‐105, Yersinia enterocolitica PEI‐A‐176) were distributed to 15 laboratories worldwide for enumeration, identification, and determination of growth kinetics in RBCC at days 7, 14, 21, 28, 35 and 42 of storage after low‐count spiking (10–25 CFU/RBCC). Results Bacterial proliferation in RBCC was obtained for most strains, except for S. marcescens , which grew only at 4 of 15 laboratories. S. liquefaciens , S. marcescens , P. fluorescens and the two Y. enterocolitica strains reached the stationary phase between days 14 and 21 of RBCC storage with a bacterial concentration of approximately 10 9 CFU/ml. L. monocytogenes displayed slower growth kinetics reaching 10 6 –10 7 CFU/ml after 42 days. Conclusion The results illustrate the importance of conducting comprehensive studies to establish well‐characterized reference strains, which can be a tool to assess strategies and methods used to ameliorate blood safety. The WHO Expert Committee on Biological Standardization adopted the five successful strains as official RBCC reference strains. Our study also highlights the relevance of visual inspection to interdict contaminated RBC units.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».