Platelet‐enhanced plasma: Characterization of a novel candidate resuscitation fluid's extracellular vesicle content, clotting parameters, and thrombin generation capacity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Platelet transfusion is challenging in emergency medicine because of short platelet shelf life and stringent storage conditions. Platelet-derived extracellular vesicles (PEV) exhibit platelet-like properties. A plasma generated from expired platelet units rich in procoagulant PEV may be able to combine the benefits of plasma and platelets for resuscitation while increasing shelf life and utilizing an otherwise wasted resource. STUDY DESIGN AND METHODS: Freeze-thaw cycling of platelet-rich plasma (PRP) followed by centrifugation to remove platelet remnants was utilized to generate platelet-enhanced plasma (PEP). An in vitro model of dilutional coagulopathy was also designed and used to test PEP. Rotational thromboelastometry and calibrated automated thrombography were used to assess clotting and extracellular vesicles (EV) procoagulant activity. Capture arrays were used to specifically measure EV subpopulations of interest (ExoView™, NanoView Biosciences). Captured vesicles were quantified and labeled with Annexin-V-FITC, CD41-PE, and CD63-AF647. Platelet alpha granule content (platelet-derived growth factor AB, soluble P-selectin, vascular endothelial growth factor A, and neutrophil activating peptide 2-chemokine (C-X-C motif) ligand 7) was measured. Commercially available platelet lysates were also characterized. RESULTS: CD41+PS+ EV/ml in platelet-free plasma (p = .0079). Commercial lysates show impaired but rescuable clotting. DISCUSSION: PEP is a unique candidate resuscitation fluid containing high PEV concentration with preliminary evidence, indicating a potential for upscaling the approach using platelet concentrates. Commercial lysate manufacturer workflows may be suitable for this, but further optimization and characterization of PEP is required.
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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) | 0,000 | 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 ».