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Enregistrement W2767380802 · doi:10.1056/nejmoa1711818

Restrictive or Liberal Red-Cell Transfusion for Cardiac Surgery

2017· article· en· W2767380802 sur OpenAlexafffundabout
C. David Mazer, Richard Whitlock, Dean Fergusson, Judith E. Hall, Emilie P. Belley‐Côté, Katherine Connolly, Boris Khanykin, Alexander J. Gregory, Étienne de Médicis, Shay McGuinness, Alistair Royse, François Martin Carrier, Paul J. Young, Juan Carlos Villar, Hilary P. Grocott, Manfred D. Seeberger, Stephen E. Fremes, François Lellouche, Summer Syed, Kelly Byrne, Sean M. Bagshaw, Nian Chih Hwang, Chirag Mehta, Thomas Painter, Colin Royse, Subodh Verma, Gregory M. T. Hare, Ashley Cohen, Kevin E. Thorpe, Peter Jüni, Nadine Shehata

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of ManitobaUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryCanadian Blood ServicesSunnybrook Health Science CentreSt. Boniface HospitalSt. Michael's HospitalFoothills Medical CentreHealth Sciences CentreOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of TorontoHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCanadian Blood Services
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalCardiac surgeryIntensive care unitMyocardial infarctionDialysisStroke (engine)Internal medicineAbsolute risk reductionCardiologyAnesthesiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effect of a restrictive versus liberal red-cell transfusion strategy on clinical outcomes in patients undergoing cardiac surgery remains unclear. METHODS: In this multicenter, open-label, noninferiority trial, we randomly assigned 5243 adults undergoing cardiac surgery who had a European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE) I of 6 or more (on a scale from 0 to 47, with higher scores indicating a higher risk of death after cardiac surgery) to a restrictive red-cell transfusion threshold (transfuse if hemoglobin level was <7.5 g per deciliter, starting from induction of anesthesia) or a liberal red-cell transfusion threshold (transfuse if hemoglobin level was <9.5 g per deciliter in the operating room or intensive care unit [ICU] or was <8.5 g per deciliter in the non-ICU ward). The primary composite outcome was death from any cause, myocardial infarction, stroke, or new-onset renal failure with dialysis by hospital discharge or by day 28, whichever came first. Secondary outcomes included red-cell transfusion and other clinical outcomes. RESULTS: The primary outcome occurred in 11.4% of the patients in the restrictive-threshold group, as compared with 12.5% of those in the liberal-threshold group (absolute risk difference, -1.11 percentage points; 95% confidence interval [CI], -2.93 to 0.72; odds ratio, 0.90; 95% CI, 0.76 to 1.07; P<0.001 for noninferiority). Mortality was 3.0% in the restrictive-threshold group and 3.6% in the liberal-threshold group (odds ratio, 0.85; 95% CI, 0.62 to 1.16). Red-cell transfusion occurred in 52.3% of the patients in the restrictive-threshold group, as compared with 72.6% of those in the liberal-threshold group (odds ratio, 0.41; 95% CI, 0.37 to 0.47). There were no significant between-group differences with regard to the other secondary outcomes. CONCLUSIONS: In patients undergoing cardiac surgery who were at moderate-to-high risk for death, a restrictive strategy regarding red-cell transfusion was noninferior to a liberal strategy with respect to the composite outcome of death from any cause, myocardial infarction, stroke, or new-onset renal failure with dialysis, with less blood transfused. (Funded by the Canadian Institutes of Health Research and others; TRICS III ClinicalTrials.gov number, NCT02042898 .).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations762
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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