Freeze‐dried plasma: Hemostasis and biophysical analyses for damage control resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective hemorrhage protocols prioritize immediate hemostatic resuscitation to manage hemorrhagic shock. Prehospital resuscitation using blood products, such as whole blood or alternatively dried plasma in its absence, has the potential to improve outcomes in hemorrhagic shock patients. However, integrating blood products into prehospital care poses substantial logistical challenges due to issues with storage, transport, and administration in field environments. STUDY DESIGN AND METHODS: We utilized hemostatic assays and advanced biophysical techniques, such as calorimetry, infrared spectoscopy, dynamic light scattering, and biolayer interferometry, to compare the functional and structural properties of freeze-dried plasma (FDP; OctaplasLG Powder, Octapharma AB) with those of fresh plasma controls. RESULTS: Hemostatic characterization of FDP revealed that clot formation properties and coagulation parameters were largely comparable to fresh plasma controls, with some variations observed in Von Willebrand factor-ADAMTS13 axis and fibrinolysis. No change to moisture content of FDP (~1% water content) was observed after 6-month storage at ambient conditions. Biophysical analyses of FDP during transfusion demonstrated spontaneous exothermic mixing of FDP in plasma, a dilution effect from saline, as well as comparable stability to plasma controls. Quantification of ligand-binding affinities of platelet receptors activated GPIIbIIIa and GPIbα showed comparable binding properties to plasma controls. CONCLUSION: Our results show that FDP exhibits hemostatic functionality and protein stability on par with fresh plasma, as assessed by novel, highly sensitive techniques. FDP therefore represents a viable alternative to conventional plasma in damage control resuscitation, offering significant logistical and storage advantages for prehospital and remote applications, especially in scenarios where whole blood is unavailable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».