A survey of the demographics of blood use
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological information was obtained by a series of questions to experts in the field of epidemiology of transfusion from the United States, England, Australia and Denmark. Although it became clear that the methods for collecting the data had differed between the countries, useful information was obtained for all questions. The data highlighted some major differences between the countries: the incident rate for red cell transfusion varied from 44.7 to 54.1 units, for platelets from 2.0 to 6.0 units and for plasma from 4.8 to 13.8 units transfused per 1000 population per year. Age and sex distribution of transfused patients was similar in all countries. Most of the red cell products are transfused to older recipients, and the distribution between men and women is approximately equal. The distribution for platelets is over a wider age range, and the difference between men and women is marked, with men predominating in all countries. The distribution for plasma is also directed to the elderly, and there is a predominance of men. The relationship between the disease or surgical procedure and the use of blood products was similar between countries. The use of red cells in cardiovascular surgery predominated. Neoplasms and digestive disorders were also prevalent. Neoplasms, including those relating to haematology, were the main use for platelets, but cardiovascular surgery was also important. In all countries, plasma is largely used in cardiovascular surgery. Two countries provided data relating to the number of units per transfusion episode including information relating to massive transfusion. In Australia, red cell use of >or=50 units per episode was largely associated with multiple traumas. In Denmark, it was associated with gastrointestinal bleeding and various medical requests.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».