Bioactive lipids as biomarkers of adverse reactions associated with apheresis platelet concentrate transfusion
Notice bibliographique
Résumé
Platelet concentrate (PC) transfusion seeks to provide haemostasis in patients presenting severe central thrombocytopenia or severe bleeding. PCs may induce adverse reactions (AR) that can occasionally be severe (SAR). PCs contain active biomolecules such as cytokines and lipid mediators. The processing and storage of PCs creates so-called structural and biochemical storage lesions that accumulate when blood products reach their shelf life. We sought to investigate lipid mediators as bioactive molecules of interest during storage and review associations with adverse reactions post-transfusion. To facilitate understanding, we focused on single donor apheresis (SDA) PCs with approximately 31.8% of PCs being delivered in our setting. Indeed, pooled PCs are the most widely transfused products, but the study of a single donor lipid mediator is easier to interpret. We are investigating key lipid mediators involved in AR. Adverse reactions were closely monitored in accordance with current national and regional haemovigilance protocols. Residual PCs were analysed post-transfusion in a series of observations, both with and without severe reactions in recipients. A decrease in the lysophosphatidylcholine species to produce the lysophosphatidic acid species has been observed during storage and in the case of AR. Lysophosphatidic acid increased with primarily platelet-inhibitor lipids. Anti-inflammatory platelet-induced inhibition lipids were weakly expressed in cases of severe adverse reactions. We therefore propose that a decrease in lysophosphatidylcholine and an increase in lysophosphatidic acid can prospectively predict serious adverse transfusion reactions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».