Risks and trends of red blood cell transfusion in obstetric patients: a retrospective study of 45,213 deliveries using administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transfusion data for obstetric patients are scarce. Identifying characteristics associated with red blood cell transfusion (RBCT) is of importance to better identify patients who would benefit from blood conservation strategies as the risk of alloimmunization from RBCT has the potential to affect the fetus and newborn. STUDY DESIGN AND METHODS: We conducted a retrospective cohort study using hospital administrative data to identify trends and risk factors of RBCT in obstetric patients. Data were analyzed according to the mode of delivery. RESULTS: A total of 45,213 deliveries were captured between January 1, 2007, and December 31, 2013. A higher proportion of patients undergoing cesarean sections (C/Ss) received an RBCT (2.3%) compared to other modes of delivery (0.7% for spontaneous vaginal delivery, 1.5% for instrumental delivery; p < 0.001). In addition, the risk of RBCT increased over the 7-year period for those patients undergoing C/S (relative risk [RR], 1.56; 95% confidence interval [CI], 1.14-2.15). An unavailable hemoglobin (Hb) level (RR, 12.94; 95% CI, 7.39-22.66) and Hb level of 70 to 80 g/L (RR, 7.78; 95% CI = 5.21-11.60) were strongly associated with RBCT among women undergoing C/S. Earlier gestational age at induction increased the risk of RBCT across all modes of delivery. CONCLUSIONS: The higher frequency of RBCT for unknown and low Hb supports the need for predelivery patient blood management at the time of delivery. The additional risk factors associated with RBCT identified may be used to develop risk stratification tools by mode of delivery to assist in the identification of patients at the highest risk of requiring RBCT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».