Age of Transfused Blood in Critically Ill Adults
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: Fresh red cells may improve outcomes in critically ill patients by enhancing oxygen delivery while minimizing the risks of toxic effects from cellular changes and the accumulation of bioactive materials in blood components during prolonged storage. METHODS: In this multicenter, randomized, blinded trial, we assigned critically ill adults to receive either red cells that had been stored for less than 8 days or standard-issue red cells (the oldest compatible units available in the blood bank). The primary outcome measure was 90-day mortality. RESULTS: Between March 2009 and May 2014, at 64 centers in Canada and Europe, 1211 patients were assigned to receive fresh red cells (fresh-blood group) and 1219 patients were assigned to receive standard-issue red cells (standard-blood group). Red cells were stored a mean (±SD) of 6.1±4.9 days in the fresh-blood group as compared with 22.0±8.4 days in the standard-blood group (P<0.001). At 90 days, 448 patients (37.0%) in the fresh-blood group and 430 patients (35.3%) in the standard-blood group had died (absolute risk difference, 1.7 percentage points; 95% confidence interval [CI], -2.1 to 5.5). In the survival analysis, the hazard ratio for death in the fresh-blood group, as compared with the standard-blood group, was 1.1 (95% CI, 0.9 to 1.2; P=0.38). There were no significant between-group differences in any of the secondary outcomes (major illnesses; duration of respiratory, hemodynamic, or renal support; length of stay in the hospital; and transfusion reactions) or in the subgroup analyses. CONCLUSIONS: Transfusion of fresh red cells, as compared with standard-issue red cells, did not decrease the 90-day mortality among critically ill adults. (Funded by the Canadian Institutes of Health Research and others; Current Controlled Trials number, ISRCTN44878718.).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 découle