Incidence and significance of the bacterial contamination of blood components.
Notice bibliographique
Résumé
A septic reaction occurring during or following the transfusion of cellular blood components was one of the earliest recognized complications of allogeneic blood transfusions. The presence of bacteria in blood products has been a problem for many decades and currently it is probably the most common microbiological cause of transfusion-associated morbidity and mortality. Transfusion-associated sepsis due to contaminated platelet concentrates appears to be much more common than those due to red cells. The overall prevalence of contaminated cellular blood products (red cells and platelets) is approximately one in 3000; however, the transfusion to a recipient of a contaminated blood product may not necessarily be associated with clinically evident morbidity. This is because the majority of contaminated blood product units contain only few bacteria. In other instances, contaminated units may contain large numbers of virulent bacteria as well as endotoxins, and their transfusion may be associated with significant morbidity and even be lethal to the recipient. The prevalence of severe episodes of transfusion-associated sepsis has not been clearly established, but is probably of the order of one in 50,000 per platelet unit and one in 500,000 per red cell unit transfused. As a result of the increased recognition that such transfusion-associated episodes can occur, a variety of measures have been proposed to try to prevent and/or control the risk of transfusion-associated septic reactions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».