Devices to Reduce the Volume of Blood Taken for Laboratory Testing in ICU Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit (ICU) patients are at high risk of anemia, which is associated with adverse clinical outcomes and death. Blood sampling for diagnostic testing is a potentially modifiable contributor to anemia. METHODS: We conducted a systematic review by searching MEDLINE and EMBASE from inception to October 5, 2017, for studies reporting the volume of blood taken for laboratory testing using blood sampling conservation devices compared to standard care or another intervention in adult ICU patients. RESULTS: We identified 8 eligible studies (n = 1204 patients) that used 2 types of devices: arterial access devices (n = 5) and reduced-volume blood collection tubes (n = 3). All studies reported a reduction in the volume of blood taken for laboratory testing with devices compared to standard practice (range 19%-80%). The studies were judged to have serious risk of bias, and due to heterogeneity, pooling for meta-analysis was not considered appropriate. CONCLUSIONS: Devices used to reduce the volume of blood taken for laboratory testing in ICU patients appear to be effective, although study heterogeneity limited our ability to calculate pooled estimates of efficacy for each device. Further assessment of clinical outcomes may establish clinical benefit with minimal negative consequences for hospitals and laboratories to facilitate the use of small-volume tubes.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».