Retention of hemostatic and immunological properties of frozen plasma and <scp>COVID</scp>‐19 convalescent apheresis fresh‐frozen plasma produced and freeze‐dried in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Randomized clinical trial data show that early plasma transfusion may save lives among trauma patients. Supplying plasma in remote environments is logistically challenging. Freeze‐dried plasma (FDP) offers a possible solution. Study Design and Methods A Terumo BCT plasma freeze‐drying system was evaluated. We compared pooled frozen plasma (FP) units with derived Terumo BCT FDP (TFDP) units and pooled COVID‐19 convalescent apheresis fresh‐frozen plasma (CC‐AFFP) with derived CC‐TFDP units. Parameters measured were: coagulation factors (F) II; V; VII; VIII; IX; XI; XIII; fibrinogen; Proteins C (PC) and S (PS); antithrombin (AT); α 2 ‐antiplasmin (α 2 AP); ADAMTS13; von Willebrand Factor (vWF); thrombin–antithrombin (TAT); D‐dimer; activated complement factors 3 (C3a) and 5 (C5a); pH; osmolality; prothrombin time (PT); and activated partial thromboplastin time (aPTT). Antibodies to SARS‐CoV‐2 in CC‐AFFP and CC‐TFDP units were compared by plaque reduction assays and viral protein immunoassays. Results Most parameters were unchanged in TFDP versus FP or differed ≤15%. Mean aPTT, PT, C3a, and pH were elevated 5.9%, 6.9%, 64%, and 0.28 units, respectively, versus FP. CC‐TFDP showed no loss of SARS‐CoV‐2 neutralization titer versus CC‐AFFP and no mean signal loss in most pools by viral protein immunoassays. Conclusion Changes in protein activities or clotting times arising from freeze‐drying were <15%. Although C3a levels in TFDP were elevated, they were less than literature values for transfusable plasma. SARS‐CoV‐2‐neutralizing antibody titers and viral protein binding levels were largely unaffected by freeze‐drying. In vitro characteristics of TFDP or CC‐TFDP were comparable to their originating plasma, making future clinical studies appropriate.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».