Clinical review: Fresh frozen plasma in massive bleedings - more questions than answers
Notice bibliographique
Résumé
Fresh frozen plasma (FFP) is indicated for the management of massive bleedings. Recent audits suggest physician knowledge of FFP is inadequate and half of the FFP transfused in critical care is inappropriate. Trauma is among the largest consumers of FFP. Current trauma resuscitation guidelines recommend FFP to correct coagulopathy only after diagnosed by laboratory tests, often when overt dilutional coagulopathy already exists. The evidence supporting these guidelines is limited and bleeding remains a major cause of trauma-related death. Recent studies demonstrated that coagulopathy occurs early in trauma. A novel early formula-driven haemostatic resuscitation proposes addressing coagulopathy early in massive bleedings with FFP at a near 1:1 ratio with red blood cells. Recent retrospective reports suggest such strategy significantly reduces mortality, and its use is gradually expanding to nontraumatic bleedings in critical care. The supporting studies, however, have bias limiting the interpretation of the results. Furthermore, logistical considerations including need for immediately available universal donor AB plasma, short life after thawing, potential waste and transfusion-associated complications have challenged its implementation. The present review focuses on FFP transfusion in massive bleeding and critically appraises the evidence on formula-driven resuscitation, providing resources to allow clinicians to develop informed opinion, given the current deficient and conflicting evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».