Implementing a protocol to optimize blood use in a cardiac surgery service: results of a pre‐post analysis and the impact of high‐volume blood users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood transfusions are a common and costly intervention for cardiac surgery patients. Evidence suggests that a more restrictive transfusion strategy may reduce costs and transfusion-related complications without increasing perioperative morbidity and mortality. STUDY DESIGN AND METHODS: A transfusion-limiting protocol was developed and implemented in a cardiovascular surgery unit. Over a 5-year period, data were collected on patient characteristics, procedures, utilization of blood products, morbidity, and mortality, and these were compared before and after the protocol was implemented. RESULTS: After the protocol was put in place, fewer patients required transfusions (38.2% vs. 45.5%, p = 0.004), with the greatest reduction observed in postoperative blood use (29.1% vs. 37.2%, p = 0.001). In-hospital morbidity and mortality did not increase. When patients who received transfusions were stratified by procedure, the protocol was most effective in reducing transfusions for patients undergoing isolated coronary artery bypass grafting (CABG; 4.09 units vs. 2.51 units, p = 0.009) and CABG plus valve surgery (10.32 units vs. 4.77 units, p = 0.014). A small group of patients were disproportionate recipients of transfusions, with approximately 6% of all patients receiving approximately half of the blood products. CONCLUSION: A protocol to limit transfusions decreased the proportion of cardiothoracic surgery patients who received blood products. A very small group of patients received a large number of transfusions, and within that group the observed mortality was significantly higher than in the general patient population. Current protocols cannot possibly account for these patients, and this should be considered when analyzing the performance of protocols designed to reduce unnecessary transfusions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».