Survival after transfusion as assessed in a large multistate US cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The only survival and mortality data on a general population of transfused patients in the United States is more than two decades old. More contemporary data are needed to reflect more current patient populations and transfusion practices. STUDY DESIGN AND METHODS: Data were extracted from Constella Health Strategies Sciences' managed-care administrative claims database that contains private health care claims. Patients were selected if they had at least one professional or facility claim indicating transfusion in 1995. Only the first transfusion in the time period was included so that each patient was counted only once and all claims were unduplicated. Survival for five years after transfusion was the primary outcome measure. RESULTS: A total of 6779 patients were included in the analysis. A total of 4658 (69%) patients were alive 1 year after transfusion, 4056 (60%) were alive at 2 years, and 3092 (46%) were alive 5 years after transfusion. Overall annual mortality was 31 percent in Year 1 after transfusion, 14 percent in Year 2, and 10 percent in each of Years 3 through 5. Transfusion mortality was much higher in recipients older than age 65 at the time of transfusion, who comprised 60 percent of transfused patients. CONCLUSION: These data from the mid 1990s can be used in models of the effectiveness of risk reduction interventions and in models of the disease consequences of infections transmitted through blood transfusions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».