Evaluation of a reporting system for bacterial contamination of blood components in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transfusion of blood components contaminated with bacteria may have serious clinical consequences, but few data are available on the incidence of these events. A national effort to assess the frequency of blood component bacterial contamination associated with transfusion reaction (the BaCon Study) was initiated to better estimate their occurrence. STUDY DESIGN AND METHODS: Standard reporting criteria, data collection forms, and a standardized reporting protocol were developed in collaboration with the American Red Cross, AABB, and the Department of Defense. Episodes reported to the BaCon Study were compared with those reported to the FDA's national reporting systems to estimate the extent to which all serious reactions associated with bacterial contamination were captured. RESULTS: During the first 2 years, 38 episodes meeting study criteria were reported; 21 were laboratory-confirmed. The estimated proportion of episodes reported to the BaCon Study (i.e., completeness of coverage) was lower than that reported to the FDA during the same period (0.33 vs. 0.68), but the positive predictive value was higher (0.66 vs.0.28). CONCLUSION: Despite the complexity of obtaining reports from a large number of United States hospitals and transfusion centers, the feasibility and usefulness of the BaCon Study were shown. This study was the only national study in the United States to monitor adverse clinical events associated with bacterial contamination of blood components. By building on hospital-based reporting of transfusion-related adverse events, the BaCon Study serves as a model for the study of other complications associated with blood and blood components.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».