Donor sex, <scp>pre‐donation</scp> hemoglobin, and manufacturing affect <scp>CD71</scp><sup>+</sup><scp>cells</scp> in red cell concentrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Circulating CD71+ red blood cells (RBCs) have been reported to play an immunomodulatory role in vivo, which may contribute to adverse donor–recipient sex‐mismatched transfusion outcomes. However, it is not clear how CD71+ RBC quantity in red cell concentrates (RCCs) is affected by manufacturing methods and donor factors such as donor sex, donor age, pre‐donation hemoglobin (Hb), venous Hb (Hbv) levels, and donation frequency. Methods We determined CD71+ RBCs and Hb levels in whole blood (WB) from healthy donors (42 male/38 female). Using small‐scale red cell filtration (RCF) and whole blood filtration (WBF) methods, leukoreduced RCCs were processed from WB samples (n = 6) and the CD71+ RBCs were determined at days 1, 7, and 28. We examined uni‐ and multivariate associations among CD71+ RBCs, donor factors, and manufacturing method. Results Male donors had a higher CD71+ RBC concentration than females (p < .001), especially male donors aged 17–50 years with 1 or 2 WB donations over the previous 12 months. Donors with a Hbv above 155 g/L had a higher CD71+ RBC concentration than an Hbv level below 140 g/L (p < .05). There was a positive correlation between pre‐donation Hb and CD71+ RBC concentration (Pearson r = 0.41). WBF RCCs had a higher total number of CD71+ RBCs than RCF‐produced RCCs on day 1 (p < .05). Discussion RCCs have variable numbers of CD71+ RBCs. This makes understanding the impact of donor factors and manufacturing methods on the immunomodulatory effect of CD71+ RBCs critical in exploring donor–recipient sex‐mismatched transfusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».