Implementation of patient blood management remains extremely variable in Europe and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preoperative anaemia is associated with increased postoperative morbidity and mortality. Patient blood management (PBM) is advocated to improve patient outcomes. OBJECTIVES: NATA, the 'Network for the advancement of patient blood management, haemostasis and thrombosis', initiated a benchmark project with the aim of providing the basis for educational strategies to implement optimal PBM in participating centres. DESIGN: Prospective, observational study with online data collection in 11 secondary and tertiary care institutions interested in developing PBM. SETTING: Ten European centres (Austria, Spain, England, Denmark, Belgium, Netherlands, Romania, Greece, France, and Germany) and one Canadian centre participated between January 2010 and June 2011. PATIENTS: A total of 2470 patients undergoing total hip (THR) or knee replacement, or coronary artery bypass grafting (CABG), were registered in the study. Data from 2431 records were included in the final analysis. MAIN OUTCOME MEASURES: Primary outcome measures were the incidence and volume of red blood cells (RBC) transfused. Logistic regression analysis identified variables independently associated with RBC transfusions. RESULTS: The incidence of transfusion was significantly different between centres for THR (range 7 to 95%), total knee replacement (range 3 to 100%) and CABG (range 20 to 95%). The volume of RBC transfused was significantly different between centres for THR and CABG. The incidence of preoperative anaemia ranged between 3 and 40% and its treatment between 0 and 40%, the latter not being related to the former. Patient characteristics, evolution of haemoglobin concentrations and blood losses were also different between centres. Variables independently associated with RBC transfusion were preoperative haemoglobin concentration, lost volume of RBC and female sex. CONCLUSION: Implementation of PBM remains extremely variable across centres. The relative importance of factors explaining RBC transfusion differs across institutions, some being patient related whereas others are related to the healthcare process. The results reported confidentially to each centre will allow them to implement tailored measures to improve their PBM strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».