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Enregistrement W2903122112 · doi:10.1182/asheducation-2018.1.553

Shifting ground and gaps in transfusion support of patients with hematological malignancies

2018· review· en· W2903122112 sur OpenAlexaff
Christine Cserti‐Gazdewich

Notice bibliographique

RevueHematology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCONTESTIntensive care medicineConservatismQuality (philosophy)Blood transfusionMatching (statistics)Internal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transfusion support of hematological malignancies considers 2 dimensions: the quantity of what we order (in terms of triggers, doses, targets, and intervals), and the special qualities thereof (with respect to depths of matching and appropriate product modifications). Meanwhile, transfusion-related enhancements in the quantity and quality of life may not be dose dependent but rather tempered by unintended patient harms and system strains from overexposure. Evidence and guidelines concur in endorsing clinically noninferior conservative red blood cell (RBC) transfusion care strategies (eg, triggering at hemoglobin <7-8 g/dL and in single-unit doses for stable, nonbleeding inpatients). However, the unique subpopulation of patients with hematological malignancies who are increasingly managed on an outpatient basis, and striving at least as much for quality of life as quantity of life, is left on the edges of these recommendations, with more questions than answers. If a sufficiently specific future wave of evidence can satisfy the concerns (and contest the assumptions) of the remaining proponents of liberalism, and if conservatism is broadly adopted, savings may be potentially immense. These savings can then be reinvested to address other gaps and inconsistencies in RBC transfusion care, such as the best achievable degrees of prophylactic antigen matching that can minimize alloimmunization-related service delays and reactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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