Transfusion practice in dogs and cats: an Internet‐based survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize and compare current canine and feline transfusion practices at private referral hospitals (PRH) and veterinary teaching hospitals (VTH), including information regarding blood donor screening; blood product collection, storage, and administration; recipient screening; and monitoring during transfusions. DESIGN: Internet-based survey. SUBJECTS: Sixty-five board-certified specialist veterinarians, 3 veterinarians, and 5 veterinary technicians from 53 PRH and 20 VTH. METHODS: A survey was disseminated via email LIST-SERVs; 1 survey response per hospital was included. MAIN RESULTS: Survey results revealed that PRH more commonly obtained canine and feline blood products solely from blood banks (P < 0.05) and VTH more commonly used hospital-run donor programs (P < 0.05). Canine cryo-poor plasma was more likely to be stored by VTH compared to PRH (P = 0.018) and VTH were more likely to store canine fresh platelet products for >72 hours (P = 0.046). The use of client-owned canine donors (P = 0.043), administration of precollection 1-deamino-8-d-arginine vasopressin to canine donors (P = 0.041), and storage of blood products in a dedicated refrigerator (P = 0.003) and -20°C or -80°C freezer (P = 0.044) were more common in VTH than PRH. However, the use of a refrigerator freezer (P = 0.001), single bag canine collection systems (P = 0.021), and agglutination cards for feline blood typing (P = 0.032), as well as warming of blood products prior to administration (P = 0.021) were more commonly reported by PRH compared to VTH. CONCLUSIONS: Although some transfusion practices including the method and length of storage of blood products, use and screening of blood donors, and administration methods varied between VTH and PRH, most transfusion practices were similar. The information reported from this survey could aid the development of future veterinary transfusion consensus statements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».