Impact of platelet transfusion on toxicity and mortality after hematopoietic progenitor cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thrombocytopenia occurs commonly after hematopoietic progenitor cell transplantation (HPCT) and is associated with potential morbidity and mortality. Few studies have examined the impact of platelet (PLT) transfusion on clinical outcomes in HPCT while optimal PLT transfusion strategies after HSCT remain uncertain. STUDY DESIGN AND METHODS: A retrospective single-center cohort study was conducted on 522 patients undergoing HPCT between January 2002 and December 2007. Associations between PLT transfusion events and clinical characteristics with transplant-related outcomes were assessed using univariate and multivariate analysis. RESULTS: Mean number of PLT transfusion events before Day +60 posttransplant was 7.5 (95% confidence interval, 6.7-8.4) with greater number of events after allogeneic compared with autologous HPCT (p < 0.01). Univariate and multivariate analysis confirmed that the number of PLT transfusion events was associated with increased 100-day nonrelapse mortality (p < 0.01), posttransplant length of hospital stay (p < 0.01), need for intensive care unit admission (p < 0.01), and number of organs affected by severe toxicity (p < 0.01). CONCLUSION: HPCT-related toxicity and mortality are associated with increased PLT transfusion events. Alternative strategies to reduce PLT transfusions after HPCT may warrant future study.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».