Abstract 158: Bioactive Lipids As Biomarkers Of Severe Adverse Reaction Associated With Apheresis Platelet Concentrate Transfusion
Notice bibliographique
Résumé
Blood transfusion is a life-saving procedure in which whole blood, or blood components are provided to a patient. Platelet concentrates (PC) may sometimes induce adverse reactions, that are occasionally severe. PC comprise active biomolecules such as cytokines and lipid mediators. Platelet storage lesions are structural and biochemical changes in PC and vary in collection and processing conditions. We investigated lipid mediators as bioactive molecules along storage conditions and in adverse reactions after transfusion. The PC left over were analysed after transfusion, classified with/out severe reaction. Our data presented a decrease of lysophosphatidylcholine species to produce lysophosphatidic acid species. This balance could lead and be correlated with complication symptoms, as other lipids. Lysophosphatidic acid increased with primarily platelet-inhibitor-lipids when single donor apheresis platelet upon storage. Anti-inflammatory and platelet-induced-inhibition lipids were weakly expressed in case of severe adverse reaction. Thus, a decrease in lysophosphatidylcholine and an increase in lysophosphatidic acid could be reliable predictors of serious adverse transfusion reactions transfusion. These data highlighted the importance of PC manufacturing and storage processing, not only to maximize clinical efficacy but also to minimize adverse reactions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».