Consent for blood transfusion: Do patients understand the risks and benefits?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Blood transfusion is a frequent medical intervention in hospitals. The benefits of, risks of and alternatives to blood transfusions are not consistently understood by patients. The objective of this study was to assess gaps in knowledge and comfort with the current process of consenting patients for blood transfusions. A standardised video regarding the risk and benefits of blood transfusions was developed and feedback regarding this tool was assessed. METHODS: After informed consent had been obtained, 25 patients receiving their first transfusion at a single academic centre were asked to complete a survey, watch a standardised educational video and complete a follow-up survey. RESULTS: The patient survey revealed that the information recollected from informed consent discussions was variable and incomplete. After the informed consent discussion, the majority of patients were comfortable with having a blood transfusion, although one-third did express concerns or worry about having a blood transfusion. After viewing the video, patients felt that the video improved their understanding of the risks (7·3 of 10), benefits (6·9 of 10) and alternatives (7·1 of 10) to transfusion, but it did not change their comfort with blood transfusion consent. CONCLUSION: Patients experienced a variable informed consent process prior to blood transfusion. Although the video improved their understanding of risks, it did not improve patient comfort towards giving consent for transfusion as the level of comfort was already high. The video is available online (http://www.youtube.com/watch?v=RxaPnLkgh-0) as an optional resource for patients (and physicians) who wish to receive standardised and accurate information about blood transfusions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».