Transfusion‐associated circulatory overload (<scp>TACO</scp>): Time to shed light on the pathophysiology
Notice bibliographique
Résumé
Transfusion‐associated circulatory overload ( TACO ) is the most frequent pulmonary complication of transfusion and one of the leading causes of transfusion‐related fatalities. TACO is characterized by new or worsening hydrostatic pulmonary oedema which occurs within 6 h of blood transfusion and results in respiratory distress. Major risk factors for TACO include cardiac failure, renal dysfunction and the degree of positive fluid balance. Suboptimal fluid management and inappropriate infusion practices have also been reported as risk factors for TACO . Unfortunately, the TACO pathophysiology is poorly understood. It can be hypothesized that the pathophysiology of TACO may be generally reflected by a 2‐hit model. The first hit in TACO may be represented by the poor adaptability for volume overload in the transfusion recipient, which is supported by the identification of cardiovascular and renal risk factors for the onset of TACO . The second hit may subsequently be conveyed by the transfused blood product. Remarkably, volume overload alone does not appear to be the only factor triggering the onset of TACO. It can be hypothesized that other factors in the transfused product may play a significant role. In addition, inflammation in the transfused recipient may also be an important feature in TACO . To obtain more insight into the TACO pathophysiology, it will be important to assess and validate potential biomarkers in TACO . In addition, development of currently unavailable TACO ‐animal models will provide a useful tool for dissecting the pathophysiologic mechanisms. Collectively, this will aid in improving diagnostic approaches and shed light on possible therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».