Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Transfusion reactions associated with bacteria and/or their products, during or following a blood transfusion, were one of the earliest recognized complications of allogeneic blood transfusions. Bacterial contamination of blood products has, therefore, been a problem for many decades and, at the present time, is likely the most common microbiological cause of transfusion‐associated mortality and morbidity. Septic reactions associated with platelet concentrates appear to be much more common than those associated with contaminated red blood cells. The overall prevalence of contaminated cellular blood products has been estimated to be approximately 1 in 3000; however, the transfusion of contaminated platelet or red blood cell units may not necessarily be associated with clinically apparent morbidity in recipients because the majority of contaminated blood product units contain relatively few organisms. Unfortunately, though, in a minority of instances, contaminated blood product units contain clinically significant numbers of bacteria as well as endotoxins that may be associated with significant mortality and/or morbidity. The incidence of clinically evident severe septic episodes has not yet been clearly established, but is probably in the order of 1 per 50,000 platelet units transfused and 1 per 500,000 red blood cell units transfused. In recent years, a variety of interventions have been proposed, and in some instances implemented, in an effort to reduce this significant and potentially preventable transfusion risk.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».