Safety and Efficacy of Methods for Reducing Perioperative Allogeneic Transfusion: A Critical Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
A number of pharmacologic and nonpharmacologic technologies are in current use to minimize perioperative homologous blood use. Clinical trials, many of them randomized controlled trials, have been done evaluating these approaches and have demonstrated their efficacy. However, data on safety has relied mostly on case reports, uncontrolled studies, and, for the pharmacologic agents, extrapolation from the nonsurgical setting. In this review I analyze the data from the randomized trials and the lower-level evidence studies to provide the best estimates in safety with these alternatives. In general, these alternatives are safe with proper dosing and monitoring of effects. With aprotinin, the primary concern is anaphylaxis, and this predominantly with re-exposure. With aprotinin and with the anti-fibrinolytics, increased venous thromboembolic risk has not been a consistent finding. Tranexamic acid use intraoperatively is advantageous, but postoperative use appears to have no advantage and may be associated with renal dysfunction. DDAVP is low-risk, provided it is not overused, which can induce hyponatremia. Autologous predonation probably has similar risks as homologous blood with respect to transfusion errors and bacterial infection. As with most medical interventions, we must be vigilant to prevent human error.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».