Transfusion-related mortality: the ongoing risks of allogeneic blood transfusion and the available strategies for their prevention
Notice bibliographique
Résumé
As the risks of allogeneic blood transfusion (ABT)-transmitted viruses were reduced to exceedingly low levels in the US, transfusion-related acute lung injury (TRALI), hemolytic transfusion reactions (HTRs), and transfusion-associated sepsis (TAS) emerged as the leading causes of ABT-related deaths. Since 2004, preventive measures for TRALI and TAS have been implemented, but their implementation remains incomplete. Infectious causes of ABT-related deaths currently account for less than 15% of all transfusion-related mortality, but the possibility remains that a new transfusion-transmitted agent causing a fatal infectious disease may emerge in the future. Aside from these established complications of ABT, randomized controlled trials comparing recipients of non-white blood cell (WBC)-reduced versus WBC-reduced blood components in cardiac surgery have documented increased mortality in association with the use of non-WBC-reduced ABT. ABT-related mortality can thus be further reduced by universally applying the policies of avoiding prospective donors alloimmunized to WBC antigens from donating plasma products, adopting strategies to prevent HTRs, WBC-reducing components transfused to patients undergoing cardiac surgery, reducing exposure to allogeneic donors through conservative transfusion guidelines and avoidance of product pooling, and implementing pathogen-reduction technologies to address the residual risk of TAS as well as the potential risk of the next transfusion-transmitted agent to emerge in the foreseeable future.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».