Variability and predictability of large‐volume red blood cell transfusion in cardiac surgery: a multicenter study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In cardiac surgery, excessive blood loss requiring large-volume red blood cell (RBC) transfusion is a common occurrence that is associated with significant morbidity and mortality. The objectives of this study were to measure the interinstitution variation and predictability of large-volume RBC transfusion. STUDY DESIGN AND METHODS: Data were retrospectively collected on 3500 consecutive cardiac surgical patients at seven Canadian hospitals during 2004. The crude and risk-adjusted institutional odds ratios (ORs) for large-volume (>or=5 U) RBC transfusion were calculated with logistic regression. The predictive accuracy of an existing prediction rule for large-volume RBC transfusion was calculated for each institution. RESULTS: Large-volume RBC transfusion occurred in 538 (15%) patients. When compared to the reference hospital (median crude rate), the institutional unadjusted and adjusted ORs for large-volume RBC transfusion ranged from 0.29 to 1.26 and 0.14 to 1.15, respectively (p<0.0001 for interinstitution variation). The variation was lower, but still considerable, for excessive blood loss, defined as at least 5-U RBC transfusion or reexploration; the ORs ranged from 0.42 to 1.22 (p<0.0001). The prediction rule performed well at most sites; its pooled positive predictive value for excessive blood loss was 71 percent (range, 63%-89%), and its negative predictive value was 90 percent (range, 87%-93%). CONCLUSIONS: There is marked interinstitution variation in large-volume RBC transfusion in cardiac surgery that is not explained by patient- or surgery-related factors. Despite this variation, patients at high or low risk for large-volume RBC transfusion can be accurately identified by a prediction rule composed of readily available clinical variables.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle