Use of hemovigilance data to evaluate the effectiveness of diversion and bacterial detection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several preventive measures, including diversion of the first aliquot of blood and culturing of platelet (PLT) components, have been implemented to decrease the risk of transfusion-transmitted bacterial infections (TTBIs). We evaluated the effectiveness of these measures in Québec using hemovigilance data from January 2000 to December 2008. STUDY DESIGN AND METHODS: Adverse transfusion reactions were reported to the Québec Ministry of Health by transfusion safety officers. Initial aliquot diversion, already in place for apheresis PLTs, was added to all whole blood collections in early 2003. Bacterial detection was implemented in March 2003 for apheresis PLTs and February 2005 for whole blood-derived PLTs (WBDPs). RESULTS: The incidence of probable and definite TTBIs associated with WBDPs decreased from 1 in 2655 to 1 in 27,737 five-unit pools (p = 0.004) after implementation of diversion. There were no reports of TTBIs with WBDPs after culture was added to diversion, further reducing the risk to 1 in 58,123 five-unit pools (p < 0.001). There was only one TTBI associated with apheresis PLTs during the 9-year period, which occurred after implementation of both diversion and culture. CONCLUSION: Hemovigilance data demonstrated a highly significant decrease in TTBIs associated with WBDPs, mainly attributed to the implementation of diversion. However, diversion and culture do not totally abolish the risk of TTBIs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».