Incidence of transfusion reactions: a multicenter study utilizing systematic active surveillance and expert adjudication
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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