Changes in plasma unit distributions to hospitals over a 10‐year period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many influences on a hospital's demand for plasma. Pharmaceuticals are now being administered for many indications instead of plasma, although trauma resuscitation now emphasizes increased and early intervention with plasma. This multinational study evaluated changes in blood center plasma unit distributions over a 10-year period. STUDY DESIGN AND METHODS: Data on the total number and the ABO groups of plasma unit distributions were obtained from nine American blood collectors (ABCs) and nine national or provincial blood services (NPBS) from 2007 through 2016. Plasma distributions to trauma hospitals by five ABCs and four NPBS were also analyzed. RESULTS: The overall number of plasma unit distributions from ABCs decreased by 23.1% from 2007 to 2016, but the relative proportion of distributed AB plasma units increased during the same period. The NPBS (excluding the Japanese Red Cross [JRC]) also had a 35.4% decrease in the overall number of plasma unit distributions with an increase in the relative proportion of AB plasma distributions between 2007 and 2016. The JRC, however, reported an increase in the overall number of plasma distributions by 13.5% in 2016 compared to 2007. The proportion of low-titer A plasma distributions increased to 1.6% of total plasma distributions by ABCs in 2016. There was a trend of distributing increasing proportions of group AB plasma units to trauma hospitals over the 10-year period. CONCLUSION: Although the number of plasma unit distributions has decreased at many blood collectors over time, the proportion of AB units has increased at both ABCs and NPBS.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».