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Enregistrement W4223588067 · doi:10.1111/vox.13283

Current status of rapid bacterial detection methods for platelet components: A 20‐year review by the <scp>ISBT</scp> Transfusion‐Transmitted Infectious Diseases Working Party Subgroup on Bacteria

2022· review· en· W4223588067 sur OpenAlexaff
Michael Schmidt, Sandra Ramírez‐Arcos, Lea Stiller, Carl McDonald

Notice bibliographique

RevueVox Sanguinis · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlatelet transfusionResidual riskMicrobiological culturePlateletImmunologyBacteriaBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Bacterial contamination of platelet components (PCs) poses a safety challenge for transfusion patients. Despite mitigation interventions, the residual risk of transfusion-transmitted bacterial infections remains predominant. PC safety can be improved either by pathogen reduction or by implementation of bacterial detection methods. Detection methodologies include culture methods and rapid detection methods. The current review focuses on currently available rapid detection methods. MATERIALS AND METHODS: We reviewed published manuscripts since 2000 on rapid bacterial detection methods used for PC screening with result determination within 4 h. Methods meeting this criterion included Verax PGDprime, BacTx and nucleic amplification testing. The analytical and diagnostic sensitivity and specificity of these systems were assessed. RESULTS: The analytical sensitivity between the different detection methods ranged between 50 and 100,000 CFU/ml. The sample volume used by these testing systems varies between 0.5 and 1.0 ml of PCs. A delay of at least 48 h before sampling enhances detectability. All rapid detection methods generate results in a timely manner, allowing testing to be performed before transfusion with optimal sensitivity. CONCLUSION: Rapid detection methods improve PC safety regarding bacterial contamination. The assays are optimal for rapidly growing bacteria, which are more likely to cause septic transfusion reactions in patients. Because of the reduced diagnostic sensitivity, the sample collection should be late in shelf-life and ideally just before transfusion. The major benefit of these methods is that the test result can be obtained before releasing PCs for transfusion or to be used in combination with other screening methods applied early during PC storage.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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