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Enregistrement W4387578243 · doi:10.1111/trf.181_17554

P‐BB‐77 | Validation of a Small‐Scale Red Blood Cell Cryopreservation Method

2023· article· en· W4387578243 sur OpenAlexaff
Carly Olafson, Tracey R. Turner, Olga Mykhailova, Jason P. Acker

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationCryopreservationMedicineLibrary scienceBiologyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Red blood cell (RBC) cryopreservation using the high glycerol method is an accepted approach for long-term storage of red cell concentrates (RCCs). This process is commonly used to maintain frozen RCC units for rare blood programs. However, small-scale (SS) cryopreservation is advantageous for research and development applications where functional and intact RBCs are required, but large-scale processing is not feasible or practical. Cryopreservation protocols for SS RBC samples were previously developed. This work aimed to characterize the inherent variability of these methods. Two glycerolization methods were evaluated: (G1) Glycerolyte 57 (Fenwal) was added dropwise to an aliquot of RBCs from an RCC, and (G2) the RCC aliquot was centrifuged (2200g, 10 min, RT) for supernatant reduction, glycerolized, then centrifuged for glycerol reduction. For both methods, 1 mL of glycerolized RCCs was aliquoted into vials and frozen at 1°C/min to −80°C. Samples were stored at ≤ −65°C, thawed, and deglycerolized using a three-step wash method (12% NaCl, 1.6% NaCl, and 0.9% NaCl/0.2% dextrose). RBCs were suspended in AS-3 post-deglycerolization and tested for hemolysis and hematocrit at <1 and 24 h post-deglycerolization (PD). Within lot (WL) repeatability was evaluated by glycerolizing an RCC sample and splitting it into multiple vials (n = 10/method). Across lot (AL) repeatability was evaluated for both methods by glycerolizing 10 separate RCC samples. Three technicians glycerolized RCCs (n = 6) using G1 and G2 methods to determine technician variability. WL and AL results (Table 1) demonstrated that the SS cryopreservation process using either glycerolization method is highly repeatable and produces deglycerolized RBCs with <0.8% hemolysis after 24 h of storage. The largest increase in variability was observed for hemolysis at the 24-h time point. When comparing across technicians, the bias between techs varied from −0.02 to 0.05 and −0.09 to 0.17 for <1 h PD hemolysis results for G1 and G2, respectively. TABLE 1. Hematocrit and hemolysis results for method G1 and G2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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