Thromboelastography and Thromboelastometry in Assessment of Fibrinogen Deficiency and Prediction for Transfusion Requirement: A Descriptive Review
Notice bibliographique
Résumé
Fibrinogen is crucial for the formation of blood clot and clinical outcomes in major bleeding. Both Thromboelastography (TEG) and Rotational Thromboelastometry (ROTEM) have been increasingly used to diagnose fibrinogen deficiency and guide fibrinogen transfusion in trauma and surgical bleeding patients. We conducted a comprehensive and comparative review on the technologies and clinical applications of two typical functional fibrinogen assays using TEG (FF TEG) and ROTEM (FIBTEM) for assessment of fibrinogen level and deficiency, and prediction of transfusion requirement. Clot strength and firmness of FF TEG and ROTEM FIBTEM were the most used parameters, and their associations with fibrinogen levels as measured by Clauss method ranged from 0 to 0.9 for FF TEG and 0.27 to 0.94 for FIBTEM. A comparison of the interchangeability and clinical performance of the functional fibrinogen assays using the two systems showed that the results were correlated, but are not interchangeable between the two systems. It appears that ROTEM FIBTEM showed better associations with the Clauss method and more clinical use for monitoring fibrinogen deficiency and predicting transfusion requirements including fibrinogen replacement than FF TEG. TEG and ROTEM functional fibrinogen tests play important roles in the diagnosis of fibrinogen-related coagulopathy and guidance of transfusion requirements. Despite the fact that high-quality evidence is still needed, the two systems are likely to remain popular for the hemostatic management of bleeding patients.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».