The International Haemovigilance Network Database for the Surveillance of Adverse Reactions and Events in Donors and Recipients of Blood Components: technical issues and results
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
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The International Haemovigilance Network's ISTARE is an online database for surveillance of all adverse reactions (ARs) and adverse events (AEs) associated with donation of blood and transfusion of blood components, irrespective of severity or the harm caused. ISTARE aims to unify the collection and sharing of information with a view to harmonizing best practices for haemovigilance systems around the world. MATERIALS AND METHODS: Adverse reactionss and adverse events are recorded by blood component, type of reaction, severity and imputability to transfusion, using internationally agreed standard definitions. RESULTS: From 2006 to 2012, 125 national sets of annual aggregated data were received from 25 countries, covering 132.8 million blood components issued. The incidence of all ARs was 77.5 per 100 000 components issued, of which 25% were severe (19.1 per 100 000). Of 349 deaths (0.26 per 100 000), 58% were due to the three ARs related to the respiratory system: transfusion-associated circulatory overload (TACO, 27%), transfusion-associated acute lung injury (TRALI, 19%) and transfusion-associated dyspnoea (TAD, 12%). Cumulatively, 594 477 donor complications were reported (rate 660 per 100 000), of which 2.9% were severe. CONCLUSIONS: ISTARE is a well-established surveillance tool offering important contributions to international efforts to maximize transfusion safety.
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.
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) | 0,000 | 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