Mortality outcomes in patients transfused with fresher versus older red blood cells: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Among transfused patients, the effect of the duration of red blood cell storage on mortality remains unclear. This study aims to compare the mortality of patients who were transfused with fresher versus older red blood cells. Methods We performed an updated systematic search in the CENTRAL, MEDLINE, EMBASE and CINAHL databases, from January 2015 to October 2016. RCTs of hospitalized patients of any age comparing transfusion of fresher versus older red blood cells were eligible. We used a random‐effects model to calculate pooled risk ratios (RRs) with corresponding 95% confidence interval (CI). Results We identified 14 randomized trials that enrolled 26 374 participants. All‐cause mortality occurred in 1219 of 9531 (12·8%) patients who received a transfusion of fresher red blood cells and 1810 of 16 843 (10·7%) in those who received older red blood cells (RR: 1·04, 95% CI: 0·98–1·12, P = 0·90, I2 = 0%, high certainty for ruling out benefit of fresh blood, moderate certainty for ruling out harm of fresh blood). In six studies, in‐hospital death occurred in 691 of 7479 (9·2%) patients receiving fresher red cells and 1291 of 14 757 (8·8%) receiving older red cells (RR: 1·06, 95% CI: 0·97–1·15, P = 0·81, I2 = 0%, high certainty for ruling out benefit of fresh blood, moderate certainty for ruling out harm of fresh blood). Conclusion Transfusion of fresher red blood cells does not reduce overall or in‐hospital mortality when compared with older red blood cells. Our results support the practice of transfusing patients with the oldest red blood cells available in the blood bank.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».