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Enregistrement W2040733240 · doi:10.1046/j.1365-3148.2001.00291.x

Transfusion practice in elective orthopaedic surgery

2001· article· en· W2040733240 sur OpenAlexaffabout
Brian G. Feagan, Cindy J. Wong, Catherine Y. Lau, Susan Wheeler, Greg Sue-A-Quan, Alexandra Kirkley

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalRheumatoid arthritisBlood transfusionArthroplastyOrthopedic surgerySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. The transfusion requirements of 2233 patients who underwent total hip or knee joint arthroplasty procedures at nine Canadian hospitals during 1995-1996 were evaluated. Although 64% of patients were eligible for participation in an autologous blood donation (ABD) programme, only 8% predonated blood. Patients who were eligible for ABD were younger (62 years vs. 70 years) and had fewer medical illnesses (18% vs. 44%) than those who did not predonate. The rate of allogeneic transfusion was 9.0% (95% confidence interval 4.9-13.1%) in patients who predonated as compared with 24.1% (95% confidence interval 22.2-25.9%) in those who did not. Risk factors for the occurrence of an allogeneic transfusion were type of procedure (primary or revision hip arthroplasty), lower baseline haemoglobin, lower body weight, older age and presence of rheumatoid arthritis (P < 0.001). Only patients without risk factors were predicted to have a less than 10% risk of receiving an allogeneic transfusion. Use of preventive strategies was minimal. Two models designed to predict the occurrence of an allogeneic transfusion were evaluated. If allogeneic transfusion rates are to be reduced, eligible patients should be encouraged to participate in ABD programmes. For patients who are ineligible, other preventative strategies should be introduced.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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