Blood utilization at a national referral hospital in sub‐Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A safe and adequate supply of blood is critical to improving health care systems in sub-Saharan Africa, where little is known about the current use of blood. The aim of this study was to comprehensively describe the use of blood at a tertiary care hospital to inform future efforts to strengthen blood programs in resource-limited settings. STUDY DESIGN AND METHODS: Data were collected from blood bank documentation for all units issued at Mulago Hospital Complex in Kampala, Uganda, from mid-January to mid-April 2014. RESULTS: A total of 6330 units (69% whole blood, 32% red blood cells, 6% platelets, 2% plasma) were issued over the 3-month study period to 3662 unique patients. Transfusion recipients were 58% female and median age was 27 years (interquartile range [IQR], 14-41). Median pretransfusion hemoglobin was 5.6 g/dL (IQR, 4.0-7.2 g/dL, n = 1090). Strikingly, cancer was the top indication for transfusion (33.5%), followed by pregnancy-related complications (12.4%) and sickle cell disease (6.9%). CONCLUSION: This study provides a comprehensive picture of blood use at a national referral hospital in sub-Saharan Africa. Noncommunicable diseases, particularly oncologic conditions, represent a large proportion of demand for transfusion services.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».