Comparing transfusion reaction risks for various plasma products – an analysis of 7 years of ISTARE haemovigilance data
Notice bibliographique
Résumé
Summary Plasma transfusions may result in transfusion reactions. We used the International Surveillance of Transfusion‐Associated Reactions and Events (ISTARE) database, containing yearly reported national annual aggregate data on transfusion reactions from participating countries, to investigate risks of plasma transfusion reactions and compare transfusion reaction risks for different plasma types. We calculated risks for plasma transfusion reactions and compared transfusion reaction risks between plasma types using random effects regression on repeated measures. The ISTARE database contains data from 23 countries, reporting units issued and/or transfused and transfusion reactions observed for some portion of 7 years (2006–2012). Interquartile ranges (IQRs) of plasma transfusion reaction risks were: allergic reactions (5·6–72·2 reactions/105 units transfused); febrile non‐haemolytic transfusion reactions (0–9·1); transfusion‐associated circulatory overload (0–1·9); transfusion related acute lung injury (TRALI) (0–1·2); and hypotensive reactions (0–0·6). Apheresis plasma was associated with more allergic reactions [odds ratio (OR) = 1·29 (95% confidence interval: 1·19–1·40)] and hypotensive reactions [OR = 2·17 (1·38–3·41)] than whole blood‐derived plasma. Pathogen‐inactivated plasma was associated with fewer transfusion reactions than untreated plasma.
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 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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».