Switching donor cells as a major source of error in compatibility testing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The most likely cause of fatality in blood transfusion is transfusion of the wrong unit of blood to a patient. This type of error is usually attributed to improper patient identification at the time of sample collection or transfusion. A retrospective analysis of the results of an external proficiency testing program identified a common source of error occurring during laboratory testing that has not been previously reported. Results were analyzed when major errors were assigned to laboratories for obviously switching donor units in compatibility testing and/or subsequent investigation. In 24 surveys sent to extended testing (Level A) laboratories and 18 sent to basic testing (Level B) laboratories, the antigenic composition of the two donor cells made it possible to determine whether the cells had been switched. Seven errors were assigned to Level A participants for switching donor units during testing, constituting 38.9 percent of the 18 major errors assessed. Level B participants were assigned eight errors for switching donor units, 26.7 percent of the 30 major errors assessed. Approximately one-third (31.3 percent) of major errors committed on 42 proficiency testing surveys were caused by switching of donor cells during compatibility testing. This type of error may result in transfusion of an incompatible donor unit.
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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 découle