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Enregistrement W2790765990 · doi:10.1097/aco.0000000000000566

Transfusion practices in traumatic brain injury

2018· review· en· W2790765990 sur OpenAlexaff
James East, Julien Viau-Lapointe, Victoria McCredie

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryIntensive care medicineAnemiaBlood transfusionObservational studySurgeryInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The aim of this review is to summarize the recent studies looking at the effects of anemia and red blood cell transfusion in critically-ill patients with traumatic brain injury (TBI), describe the transfusion practice variations observed worldwide, and outline the ongoing trials evaluating restrictive versus liberal transfusion strategies for TBI. RECENT FINDINGS: Anemia is common among critically-ill patients with TBI, it is also thought to exacerbate secondary brain injury, and is associated with an increased risk of poor outcome. Conversely, allogenic red blood cell transfusion carries its own risks and complications, and has been associated with worse outcomes. Globally, there are large reported differences in the hemoglobin threshold used for transfusion after TBI. Observational studies have shown differential results for improvements in cerebral oxygenation and metabolism after red blood cell transfusion in TBI. SUMMARY: Currently, there is insufficient evidence to make strong recommendations regarding which hemoglobin threshold to use as a transfusion trigger in critically-ill patients with TBI. There is also uncertainty whether the restrictive transfusion strategy used in general critical care can be extrapolated to acutely brain injured patients. Ultimately, the consequences of anemia-induced cerebral injury need to be weighed up against the risks and complications associated with red blood cell transfusion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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