Utilization of cross‐matched or <scp>HLA</scp>‐matched platelets for patients refractory to platelet transfusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of cross matching or HLA matching for donor selection is the basis of managing patients refractory to platelet (PLT) transfusion. Because of changes in patient care, we evaluated the effect of cross matching and HLA matching in patients refractory to PLT transfusion. STUDY DESIGN AND METHODS: We identified all patients who received either HLA-matched or cross-matched PLTs during a 3-year period at our medical center. Patient records were reviewed and laboratory data were collected. One- to 4-hour corrected count increments (CCIs) were calculated for transfusions given up to 72 hours before receiving these specialized units and the HLA-matched or cross-matched units themselves. RESULTS: Thirty-two patients were identified who received a total of 354 PLT transfusions. Of these, 161 were from unselected apheresis, 152 were cross matched, and 41 were HLA selected. The median CCI for random-donor transfusions was 0 (range, 0 × 10(9)-10.5 × 10(9)/L), for cross-matched PLT transfusions 1.7 × 10(9)/L (0 × 10(9)-5.1 × 10(9)/L), and for HLA-matched transfusions 1.2 × 10(9)/L (0 × 10(9)-13.9 × 10(9)/L). Only 25 and 30% of cross-match-compatible or HLA-selected units, respectively, gave 1- to 4-hour CCIs of more than 5.0 × 10(9)/L compared to 12% of the transfusions from random donors. There were no significant differences in the 1- to 4-hour CCIs when comparing random units with HLA-selected or cross-match-compatible units. There was also no significant difference when comparing the HLA-matched and cross-match-compatible PLT units with each other. CONCLUSIONS: The use of cross-match-compatible or HLA-matched units did not provide better increments in PLT count when compared to random nonselected units. Clinical factors may overpower immunologic matching.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».