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Enregistrement W2586193278 · doi:10.1182/blood.v110.11.2896.2896

Impact of Limiting Erythropoiesis-Stimulating Agent Use for Chemotherapy-Induced Anemia on the United States Blood Supply.

2007· article· en· W2586193278 sur OpenAlexaff
Francis Vekeman, Brahim Bookhart, Mei Sheng Duh, Scott McKenzie, Patrick Lefèbvre, Catherine Tak Piech

Notice bibliographique

RevueBlood · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEconomic shortageLimitingAnemiaErythropoiesisBlood supplyPopulationBlood transfusionChemotherapyEmergency medicineIntensive care medicineSurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Between 1987–1997, the demand for allogeneic blood (whole blood and packed RBC) in the US decreased due to concerns about safety of the blood supply1. Paradoxically, these concerns also led to a decrease in the available supply. During this same period, collection of allogeneic blood declined from 13.6 million to 11.9 million units, resulting in a 48% reduction in the margin between available supply and demand.1 Although both supply and demand for blood has since increased, the margin has further declined to only 6.1% in 2004 (allogeneic collection: 14.8 million units; transfusion: 13.9 million units)2. This situation is further exacerbated by procedures used for qualifying fully screened units. In 2004, 240,000 units were rejected after screening, leaving a margin of only 648,000 units available (4.5% of the supply). Given the introduction and adoption of treatments that reduce transfusions, such as erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) for patients (pts) with chemotherapy-induced anemia (CIA), in the past 15 years, periodic shortages in the blood supply due to this limited surplus have been moderated. Purpose: To estimate the impact of limiting the use of ESAs for CIA on the US blood supply. Methods: A modeling simulation was employed using a top-down approach to compare the number of RBC units transfused in ESA-treated pts to the number of RBC units that would be transfused if ESAs were discontinued or limited in the same population. The excess number of RBC units that would be required if ESA treatment in CIA pts was limited was contrasted with the available marginal blood supply from 2004 (latest data available). Model inputs included incident cases of CIA pts treated with ESA, transfusion rates from clinical trials, and volume of RBC units required for ESA-treated and untreated pts. Data were obtained from published literature or expert opinion where published evidence was unavailable. Estimates were developed for multiple ESA reduction scenarios, and sensitivity analyses were conducted using a range of +/–10% for each input parameter. Results: Under the base case scenario, it was estimated that 492,002 incident CIA pts received a total of 372,809 RBC units despite ESA treatment. The model predicted that up to a third of the marginal US blood supply would be required to cover the incremental demand for blood that would arise from a 25% decrease in ESA use (incremental RBC units transfused: 118,602 units, sensitivity range: 63,030–210,110 units). For ESA use reductions of 50% and 75%, the model predicted 37% (237,203 units) and 55% (355,805 units) of the marginal US blood supply would be required, respectively. In the case of total cessation of ESA use for CIA, the available US blood supply could be exceeded (incremental demand: 474,407 units, sensitivity range: 252,119–840,441 units). Conclusions: This current model of blood demand showed limiting ESA use in CIA pts imposes considerable pressure on the available US blood supply given the small margin between usable blood and transfusion demand. This added pressure on the blood supply does not consider additional exacerbations due to regional and seasonal variation in the number of available units as well as donation frequency variations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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