Antithrombotic drug removal from whole blood using Haemoadsorption with a porous polymer bead sorbent
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the ability of the DrugSorb™-AntiThrombotic Removal (ATR) haemoadsorption device utilizing porous polymer bead sorbent technology to remove three commonly used antithrombotic drugs from whole blood. METHODS AND RESULTS: We evaluated the removal of apixaban, rivaroxaban, and ticagrelor by the DrugSorb-ATR haemoadsorption device in a benchtop clinical scale model using bovine whole blood. Blood spiked at clinically relevant concentrations of an antithrombotic agent was continuously circulated through a 300-mL DrugSorb-ATR haemoadsorption device at a flow rate of 300 mL/min. Drug concentration was monitored over 6 h to evaluate drug removal. Results were compared with a control circuit without the haemoadsorption device. Removal rates at 30, 60, 120, and 360 minutes were: apixaban: 81.5%, 96.3%, 99.3% >99.8%; rivaroxaban: 80.7%, 95.1%, 98.9%, >99.5%; ticagrelor: 62.5%; 75%, 86.6%, >95% (all P <0.0001 vs. control). Blood pH and haematological parameters were not significantly affected by the DrugSorb-ATR haemoadsorption device when compared with the control circuit. CONCLUSION: DrugSorb-ATR efficiently removes apixaban, rivaroxaban, and ticagrelor in a clinical-scale benchtop recirculation circuit with the bulk of removal occurring in the first 60 minutes. The clinical implications of these findings are currently investigated in patients undergoing on-pump cardiothoracic surgery in two US pivotal trials (ClinicalTrials.gov Identifiers: NCT04976530 and NCT05093504).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».