A descriptive analysis of international transfusion practice and bleeding outcomes in patients with acute leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, bleeding has been used in platelet (PLT) trials rather than surrogate outcomes. The purpose of this study was to provide a descriptive summary of data from PLT studies conducted in four countries and exploratory analyses to determine the relationship between bleeding and PLT count. STUDY DESIGN AND METHODS: A descriptive analysis was performed on original data from the Italian trigger study, the US TRAP study, the Canadian febrile reaction study, and a clinical chart review from one hospital site in the United Kingdom. The relationship between bleeding and PLT count was explored with the Italian data. RESULTS: A total of 897 patients with acute leukemia received 10,506 PLT transfusions. Grade 3 or Grade 4 WHO bleeding frequency was 28.1 percent (252/897) but varied by country: Italy, 10.8 percent (27/250); United States, 36.4 percent (217/598); Canada, 18.9 percent (7/37); and the United Kingdom, 8.3 percent (1/12). Grade 1 or Grade 2 bleeding was reported only in the Italian study (46.4%[116/250] and 11.6%[29/250], respectively). The relative rates of WHO Grade 2, 3, or 4 bleeding for PLT counts in the ranges of 0 to 4, 5 to 9, 10 to 14, and 15 to 19 (x10(9)/L) were 8.8, 1.9, 1.8, and 1.2, respectively, compared to those counts within the range of 20 to 29 (x10(9)/L). CONCLUSION: The study provides descriptive data on PLT use and frequency of bleeding. When PLT counts were 0x10(9) to 4x10(9) per L there was an eightfold increase in bleeding and a twofold risk increase when counts were 5x10(9) to 14x10(9) per L compared to the 20x10(9) to 29x10(9) per L reference range. The increased rate of bleeding at low counts occurred despite PLT therapy.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».