Red Blood Cells in Thrombosis: Active Participants in Clot Formation and Stability– A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Thrombosis, the formation of blood clots within blood vessels, has traditionally been attributed to platelets and clotting factors. Red blood cells (RBCs) play a significant role in thrombosis by impacting clot formation, stability, and fibrinolysis through mechanisms such as platelet margination, thrombin generation, and microvesicle release. However, their prothrombotic functions remain insufficiently studied. In this systematic review, which follows PRISMA guidelines, the aim is to explore how RBCs contribute to thrombus formation, stabilization, and resolution. This review analyzed peer-reviewed English-language studies and reviews on RBC involvement in thrombosis, focusing on clot formation, stability, and fibrinolysis. Studies in humans and relevant animal models were included, while case reports, non-English studies, and articles lacking methodological details were excluded. The research commenced in September 2024, utilizing PubMed, Scopus, SpringerLink, and Web of Science databases, with searches conducted up to that date. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and data were synthesized qualitatively. A total of 37 studies were included. RBCs contribute to thrombosis by influencing blood viscosity, interacting with platelets, and integrating into clots. Procoagulant activity induced by phosphatidylserine exposure and RBC-derived microvesicle products that promote thrombin generation and clot stability were also identified as key mechanisms. In conclusion, RBCs play an active role in thrombosis formation, contributing to clot formation and stability. Targeting RBC-mediated processes, such as aggregation, deformability, and microvesicle release, may offer novel strategies for thrombosis management. Further research and meta-analyses are needed to refine these therapeutic approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,001 |
| 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 ».