Red Blood Cell Transfusions and Iron Therapy for Patients Presenting with Acute Upper Gastrointestinal Bleeding: A Survey of Canadian Gastroenterologists and Hepatologists
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. There is limited data evaluating physician transfusion practices in patients with acute upper gastrointestinal bleeding (UGIB). Methods. A web-based survey was sent to 500 gastroenterologists and hepatologists across Canada. The survey included clinical vignettes where physicians were asked to choose transfusion thresholds. Results. The response rate was 41% (N = 203). The reported hemoglobin (Hgb) transfusion trigger differed by up to 50 g/L. Transfusions were more liberal in hemodynamically unstable patients compared to stable patients (mean Hgb of 86.7 g/L versus 71.0 g/L; p < 0.001). Many clinicians (24%) reported transfusing a hemodynamically unstable patient at a Hgb threshold of 100 g/L and the majority (57%) are transfusing two units of RBCs as initial management. Patients with coronary artery disease (mean Hgb of 84.0 g/L versus 71.0 g/L; p < 0.01) or cirrhosis (mean Hgb of 74.4 g/L versus 71.0 g/L; p < 0.01) were transfused more liberally than healthy patients. Fewer than 15% would prescribe iron to patients with UGIB who are anemic upon discharge. Conclusions. The transfusion practices of gastroenterologists in the management of UGIB vary widely and more high-quality evidence is needed to help assess the efficacy and safety of selected transfusion thresholds in varying patients presenting with UGIB.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».