Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Coagulopathy associated with massive transfusion remains an important clinical problem. In this paper, the objectives of the authors are two‐fold: to identify the causes of coagulopathy in massively transfused adult and previously hemostatically competent patients and to differentiate between the elective surgical setting and trauma, in order to recommend the most appropriate treatment strategies. A MEDLINE search was conducted for published articles on massive transfusion, using the terms “transfusion,”“trauma,”“surgery,”“coagulopathy,” and “hemostatic defects.” Articles were organized and reviewed by date of publication in order to better understand the evolution of our thinking on massive transfusion and coagulopathy. Coagulopathy associated with massive transfusion is an intricate, multifactorial, and multicellular event. In trauma patients, tissue trauma and anoxia, shock, and hypothermia contribute to the development of disseminated intravascular coagulation and microvascular bleeding. In patients undergoing elective surgery, a decrease in fibrinogen concentration is observed initially while thrombocytopenia is a late occurrence. Critically low levels of coagulation factors were seldom reported when whole blood was in common use. With the use of packed red cells, however, dilution or consumption of coagulation factors has become a significant issue requiring specific treatment with, primarily, fresh frozen plasma. Maintaining a normal body temperature is a simple and effective strategy to improve hemostasis during massive transfusion. Red cells play an important role and hematocrit levels as high as 35 to 36% may be required to sustain the process. The administration of platelets and/or fresh frozen plasma should be based on clinical judgment and coagulation testing results, and their use restricted to the treatment of clinical coagulopathies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».