Cardiac stress biomarkers after red blood cell transfusion in patients at risk for transfusion‐associated circulatory overload: a prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transfusion-associated circulatory overload (TACO) is a leading cause of serious reactions. In regard to TACO, little is known regarding biomarkers as a predictor, their most informative timing, or thresholds of significance or differentiation from other reactions. STUDY DESIGN AND METHODS: In this study of inpatients at risk for TACO (age ≥ 50 years) receiving 1 red blood cell unit, cardiac biomarkers, brain natriuretic peptide (BNP), N-terminal pro-BNP (NT-proBNP), and high-sensitivity troponin were measured at baseline, 6 to 12 hours (except troponin) posttransfusion, and 18 to 24 hours posttransfusion. Primary outcome was a critical increase in biomarkers (>1.5-fold increase and supranormal) at 18 to 24 hours. RESULTS: Fifty-one patients were analyzed; 29% had cardiovascular disease, 73% had one or more cardiac risk factors, and 50% took cardiac or antihypertensive therapies. Although eight (16%) developed an increase in systolic pressure of at least 30 mmHg and four (8%) reported dyspnea and/or cough, none had TACO. At baseline, BNP level was more than 100 ng/L in 59% and NT-proBNP was more than 300 pg/mL in 83%. A total of 25% had a BNP critical increase, 33% had a NT-proBNP critical increase, and 2% had a troponin critical increase at 18 to 24 hours. Overall, 38% had at least one biomarker critical increase and NT-proBNP/BNP concordance was 84%. An increase in the NT-proBNP (>1.5-fold increase and >300 pg/mL) at 18 to 24 hours was the commonest biomarker change. CONCLUSIONS: An increase of the NT-proBNP at 18 to 24 hours may be the preferred surrogate marker for identifying a patient experiencing physiologic difficulty in handling the volume challenge. Larger studies are needed to clarify the risk of TACO for a given pretransfusion biomarker profile and the correlation between TACO and increase in biomarkers after transfusion.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».