The role of point‐of‐care platelet function testing in predicting postoperative bleeding following cardiac surgery: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis appraises the utility of point-of-care platelet function tests for predicting blood loss and transfusion requirements in cardiac surgical patients, and analyses whether their use within a transfusion management algorithm is associated with improved patient outcomes. We included 30 observational studies incorporating 3044 patients in the qualitative assessment, and nine randomised controlled trials including 1057 patients in the meta-analysis. Platelet function tests demonstrated significant variability in their ability to predict blood loss and transfusion requirements. Their use within a blood transfusion algorithm demonstrated a reduction in blood loss at longest follow-up (mean difference -102.9 ml (95% CI -149.9 to -56.1 ml), p < 0.001), and transfusion of packed red cells (RR 0.86 (95% CI 0.78-0.94), p = 0.001) and fresh frozen plasma (RR 0.42 (95% CI 0.30-0.59), p < 0.001). Viscoelastic methods used in combination with other platelet function tests achieved greater reduction in blood loss (mean difference -111.8 ml (95% CI -174.9 to -49.1 ml), p = 0.0005) compared with their use alone (mean difference -90.6 ml (95% CI 166.1-15.0 ml), p = 0.02). We conclude that incorporation of point-of-care platelet function tests into transfusion management algorithms is associated with a reduction in blood loss and transfusion requirements in cardiac surgery patients.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».