Incidence of transfusion reactions: a multicenter study utilizing systematic active surveillance and expert adjudication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevalence estimates of the serious hazards of transfusion vary widely. We hypothesized that the current reporting infrastructure in the United States fails to capture many transfusion reactions and undertook a multicenter study using active surveillance, data review, and adjudication to test this hypothesis. STUDY DESIGN AND METHODS: A retrospective record review was completed for a random sample of 17% of all inpatient transfusion episodes over 6 months at four academic tertiary care hospitals, with an episode defined as all blood products released to a patient in 6 hours. Data were recorded by trained clinical research nurses, and serious reactions were adjudicated by a panel of transfusion medicine experts. RESULTS: Of 4857 transfusion episodes investigated, 1.1% were associated with a serious reaction. Transfusion-associated circulatory overload was the most frequent serious reaction noted, being identified in 1% of transfusion episodes. Despite clinical notes describing a potential transfusion association in 59% of these cases, only 5.1% were reported to the transfusion service. Suspected transfusion-related acute lung injury/possible transfusion-related acute lung injury, anaphylactic, and hypotensive reactions were noted in 0.08, 0.02, and 0.02% of transfusion episodes, respectively. Minor reactions, including febrile nonhemolytic and allergic, were noted in 0.62 and 0.29% of transfusion episodes, respectively, with 30 and 50% reported to the transfusion service. CONCLUSION: Underreporting of cardiopulmonary transfusion reactions is striking among academic, tertiary care hospitals. Complete and accurate reporting is essential to identify, define, establish pathogenesis, and mitigate/treat transfusion reactions. A better understanding of the failure to report may improve the accuracy of passive reporting systems.
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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 | 0,034 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».