Assessing red blood cell product quality with 2,3‐ <scp>DPG</scp> , <scp>ATP</scp> and <scp>p50</scp> assays: A <scp>BEST</scp> Collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
To comply with regulatory guidelines, blood products undergo laboratory testing to assess red blood cell (RBC) quality during manufacturing, storage and delivery. Measurements of metabolites such as 2,3-diphosphoglycerate (2,3-DPG) have been relied upon as proxies for in vivo function, although their predictive value for clinical efficacy is not well substantiated. Following the discontinuation of the only validated commercial assay for 2,3-DPG, we reviewed existing literature and performed a retrospective analysis of datasets from two blood centres in North America to evaluate adenosine-5'-triphosphate (ATP) and p50 as alternatives. The literature did not provide sufficient evidence to support adopting p50 in place of 2,3-DPG. Although the assays are complementary, we found several exceptions in which biological and technical factors reduced the strength of correlation between 2,3-DPG and p50. ATP, another marker of RBC quality, was not well correlated either with 2,3-DPG or p50 in quality monitoring datasets or with in vivo circulation kinetics in healthy adults. Our assessment underscores the need for a replacement assay for 2,3-DPG for comprehensive characterization of novel red cell products and storage conditions.
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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 | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».