Bacterial culture of platelets with the large volume delayed sampling approach: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial contamination of platelets leading to post-transfusion sepsis (PTS) represents a significant risk to patients, even in the era of bacterial culture using a sample obtained 24 hours post-collection and inoculated into a single blood culture bottle. Various approaches are available for mitigation of this risk, one of which is large volume delayed sampling (LVDS) culture. LVDS aims to increase detection of contaminated platelets compared to 24-hour, single aerobic bottle culture by increasing the sample volume in order to inoculate two or more blood culture bottles, and increasing the delay before sampling, thus allowing additional time for bacteria present in a contaminated platelet product to multiply before sampling. Three establishments have implemented LVDS as their strategy for enhancing safety of platelets. Their collective experience points to a reduction in the residual risk of PTS following transfusion of contaminated platelets when compared to historical data. LVDS as a strategy to enhance platelet safety has the advantage of simplicity when compared to various two-step approaches that involve an early culture followed by either re-culture or rapid testing. With a seven-day shelf-life, LVDS leads to decreased platelet outdates when compared to 24-hour single bottle culture with a five-day shelf-life, and an increased age of platelets at transfusion.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».