Detection of septic transfusion reactions to platelet transfusions by active and passive surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Septic transfusion reactions (STRs) resulting from transfusion of bacterially contaminated platelets are a major hazard of platelet transfusion despite recent interventions. Active and passive surveillance for bacterially contaminated platelets was performed over 7 years (2007-2013) by culture of platelet aliquots at time of transfusion and review of reported transfusion reactions. All platelet units had been cultured 24 hours after collection and released as negative. Five sets of STR criteria were evaluated, including recent AABB criteria; sensitivity and specificity of these criteria, as well as detection by active and passive surveillance, were determined. Twenty of 51,440 platelet units transfused (0.004%; 389 per million) were bacterially contaminated by active surveillance and resulted in 5 STRs occurring 9 to 24 hours posttransfusion; none of these STRs had been reported by passive surveillance. STR occurred only in neutropenic patients transfused with high bacterial loads. A total of 284 transfusion reactions (0.55%) were reported by passive surveillance. None of these patients had received contaminated platelets. However, 6 to 93 (2.1%-32.7%) of these 284 reactions met 1 or more STR criteria, and sensitivity of STR criteria varied from 5.1% to 45.5%. These results document the continued occurrence of bacterial contamination of platelets resulting in STR in neutropenic patients, failure of passive surveillance to detect STR, and lack of specificity of STR criteria. These findings highlight the limitations of reported national STR data based on passive surveillance and the need to implement further measures to address this problem such as secondary testing or use of pathogen reduction technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».