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Enregistrement W2564940171 · doi:10.1111/trf.13903

Warm‐reactive (immunoglobulin G) autoantibodies and laboratory testing best practices: review of the literature and survey of current practice

2016· review· en· W2564940171 sur OpenAlexaff
Alyssa Ziman, Claudia S. Cohn, Patricia M. Carey, Nancy M. Dunbar, Mark Fung, Andreas Greinacher, Simon Stanworth, Nancy M. Heddle, Meghan Delaney

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAutoantibodyHemolysisAutoimmune hemolytic anemiaTransfusion medicineGenotypingBlood transfusionImmunologyAntibodyInternal medicineIntensive care medicineGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Warm-reactive autoantibodies (WAAs) are the most common cause of autoimmune hemolytic anemia (AIHA) and can also be present without clinically significant hemolysis. WAAs complicate immunohematological testing, yet there is no commonly accepted approach to laboratory evaluation and red blood cell (RBC) selection. STUDY DESIGN AND METHODS: We searched PubMed/Cochrane Central for articles that described testing methodology and blood selection for patients with WAAs. We developed a 31-question survey regarding local practice for immunohematology testing and RBC selection in patients with WAAs (with or without AIHA). RESULTS: Eighty-six studies met the inclusion criteria and the aims of this review. Most of the literature was comprised of retrospective studies that often did not correlate laboratory results with clinical findings. Evidence-based protocols to guide testing and RBC selection for transfusion in patients with WAAs are lacking. Individuals representing 54 laboratories completed the survey. The responses indicated that numerous methodologies are used to identify underlying alloantibodies: 75% of respondents use autoadsorption; in patients who have a recent history of transfusion, 76% of respondents use alloadsorption; 58% of respondents perform direct antiglobulin testing (DAT) each time the indirect antiglobulin test is positive; and 48% perform eluate studies at the initial identification of WAAs. Responding laboratories may use phenotyping (98%) or genotyping (80%) at some point in the work-up. Seventy-five percent of respondents provide phenotype-matched or genotype-matched RBCs for transfusion. CONCLUSION: There is wide variability in immunohematology testing and RBC selection practices for patients who have WAAs (with or without AIHA). Future studies are needed to evaluate and compare the effectiveness of different testing algorithms and transfusion 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0200,024
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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