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Enregistrement W2205850292 · doi:10.1182/blood.v122.21.1154.1154

The Use Of Platelet Transfusions In The Intensive Care Unit and Impact On Platelet Count: A 30,000 Patient Registry Study

2013· article· en· W2205850292 sur OpenAlexaffabout
Shuoyan Ning, Rebecca Barty, Yang Liu, Nancy M. Heddle, Donald M. Arnold

Notice bibliographique

RevueBlood · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlatelet transfusionIntensive care unitPlateletCohortMedical recordEmergency medicineBlood transfusionInternal medicineComplicationCohort studyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Thrombocytopenia is a common complication of critical illness and an independent risk factor for bleeding and death in the intensive care unit (ICU). Platelet transfusions are commonly used to improve platelet counts; however, the expected platelet increment from a transfusion in this setting has not been established. The objective of this study was to describe the frequency of platelet transfusion administration and their effect on platelet count increments in a large cohort of non-oncology critically ill adults. Methods We performed an analysis of a registry database, which was developed to capture clinical and laboratory data on all blood transfusions administered in 3 academic hospitals in Hamilton, Ontario, Canada. We included all patients ≥18 years who received one or more platelet transfusion during an ICU admission. Data validation was done by integrity checks with medical records and laboratory information system performed by a biostatistician. Non-transfused ICU patients were used as controls. The absolute increment in platelet count was calculated for each single platelet transfusion using the closest platelet count taken within 24 hours before the transfusion and 4-24 hours after the transfusion. Results Between April 2006 and October 2012, 33,222 patients were admitted to ICU, including 29,511 (88.8%) who did not have a diagnosis of cancer. Of those, 4,502 (15.3%) received one or more platelet transfusion during any ICU admission (n=4,690); 31.9% were female and median age at the time of first admission was 69 years (IQR 59-77). Among the 25,009 non-transfused patients admitted to ICU during the same period, 38.1% were female and the median age was 65 years (IQR 52–76). Median pre-transfusion platelet count was 87 x109/L (IQR 59-131) and a single platelet transfusion resulted in a median platelet count increment of 21 x109/L (IQR 6-40) as measured 6.7 hours (IQR 5.1-9.8) after the transfusion. There were 277 (25.4%) transfusions that yielded a platelet count increment of 5 x109/L or less. ICU mortality was 562/4,690 (12.4%) for patients who received a platelet transfusion, compared with 2,251/33,033(6.8%) for patients who were not transfused during their ICU stay. Summary/Conclusion Among this large cohort of non-oncology ICU patients, platelet transfusions were commonly administered for thrombocytopenia that was generally mild. In this setting one platelet transfusion resulted in a median platelet count rise of 21 x109/L. Many transfusion episodes yielded no appreciable increase in platelet count. Further studies are needed to determine the clinical effects of platelet transfusion in this setting controlling for confounding. Disclosures: Heddle: CIHR: Research Funding; Canadian Blood Services: Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees; Health Canada: Research Funding; Macopharma: Consultancy; ASH: Honoraria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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