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Enregistrement W4206826394 · doi:10.3390/ijms23031100

The Missing Pieces to the Cold-Stored Platelet Puzzle

2022· review· en· W4206826394 sur OpenAlexaff
HanQi Wayne Zhao, Dana V. Devine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlateletPlatelet transfusionCold storageBlood preservationIn vivoMedicineBiologyImmunologyAndrologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold-stored platelets are making a comeback. They were abandoned in the late 1960s in favor of room-temperature stored platelets due to the need for longer post-transfusion platelet recoverability and survivability in patients with chronic thrombocytopenia. However, the current needs for platelet transfusions are rapidly changing. Today, more platelets are given to patients who are actively bleeding, such as ones receiving cardiac surgeries. It has been established that cold-stored platelets are more hemostatically effective, have reduced bacterial growth, and have longer potential shelf lives. These compelling characteristics led to the recent interest in bringing back cold-stored platelets to the blood systems. However, before reinstating cold-stored platelets in the clinics again, a thorough investigation of in vitro storage characteristics and in vivo transfusion effects is required. This review aims to provide an update on the recent research efforts into the storage characteristics and functions of cold-stored platelets using modern investigative tools. We will also discuss efforts made to improve cold-stored platelets to be a better and safer product. Finally, we will finish off with discussing the relevance of in vitro data to in vivo transfusion results and provide insights and directions for future investigations of cold-stored platelets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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