Cryoprecipitate transfusion: assessing appropriateness and dosing in trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Originally developed for patients with congenital factor VIII deficiency, cryoprecipitate is currently largely used for acquired hypofibrinogenemia in the context of bleeding. However, scant evidence supports this indication and cryoprecipitate is commonly used outside guidelines. In trauma, the appropriate cryoprecipitate dose and its impact on plasma fibrinogen levels are unclear. OBJECTIVES: The aims were to evaluate (i) the appropriateness of cryoprecipitate transfusion in trauma and (ii) the plasma fibrinogen response to cryoprecipitate transfusion during massive transfusion in trauma. METHODS: Retrospective review (January 1998-June 2008) of indications, dose and plasma fibrinogen response to cryoprecipitate transfusion at a large teaching hospital. A fibrinogen of <1.0 g L(-1) within 2 and 6 h of transfusion was used for evaluating appropriateness. RESULTS: Ten thousand five hundred and forty cryoprecipitate units were transfused in 1004 patients. Thirty-seven percent and 31% were used in cardiac surgery and trauma, respectively. In 394 events in trauma, 238 (60%) and 259 (66%) were considered appropriate using the 2- and 6-h cut-off criteria, respectively. In patients who did not receive plasma components 2 h prior to cryoprecipitate, a dose of 8.7 (± 1.7) units caused a mean increase in fibrinogen levels of 0.55 (± 0.24) g L(-1), or 0.06 g L(-1) per unit. CONCLUSIONS: In our hospital, where transfusion guidelines are overseen by transfusion medicine specialists and technologists, and policies for rapid blood component and laboratory turnaround times exist, it is possible to achieve high rates of appropriateness for cryoprecipitate transfusion in trauma. The current recommended dose causes a modest increase in fibrinogen levels (0.55 g L(-1) ).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».