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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».