Risk factors for red blood cell alloimmunization in the Recipient Epidemiology and Donor Evaluation Study (<scp>REDS</scp>‐<scp>III</scp>) database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the significance of red blood cell (RBC) alloimmunization, the lack of standardized registries in the US has prevented the completion of large studies. Data from 3·5 years of the Recipient Epidemiology and Donor Evaluation Study-III (REDS-III) recipient database, containing information from 12 hospitals, were studied. A RBC alloantibody responder had an antibody identified at any point during the study, and a non-responder had a negative antibody screen at least 15 days post-RBC transfusion. Demographics, blood type, ICD9/10 codes, and other potential correlates were evaluated. Of 319 177 (2·07%) screened patients, 6597 had a total of 8892 clinically significant RBC alloantibodies identified, with 75% being in the Rh or Kell families. Alloimmunization was more common in females (2·38%) than males (1·68%), and in RhD negative (2·82%) than RhD positive (1·94%) patients. Age, sex, RhD status and race were associated with being a responder, and certain diagnoses (including sickle cell disease or trait, systemic lupus erythematosus, rheumatoid arthritis and myelodysplastic syndrome) were more common among responders than non-responders. Data collected in this multi-centre recipient database provide the largest RBC alloimmunized patient cohort studied in the US, with previously known demographic and disease associations of responder status confirmed, and new associations identified.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle