The epidemiology of multicomponent blood transfusion: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
We performed a systematic review to describe the prevalence of multicomponent blood transfusion and, as a secondary objective, to determine patient characteristics and outcomes associated with multicomponent transfusion. There is a lack of literature on the epidemiology of multicomponent transfusion as most studies concentrate on a single blood product and its utilisation. Patient care and blood management can be optimised by better understanding the patients who receive multicomponent transfusions. The databases Medline, EMBASE and the Cochrane Library of Systematic Reviews were searched. Observational cohort and cross-sectional studies of hospital patients reporting on multicomponent transfusion prevalence or on patient characteristics and outcomes associated with multicomponent transfusion were included. A descriptive synthesis of studies was performed. A total of 37 eligible studies were included. It was found that multicomponent transfusion prevalence varied greatly by patient population and by the combination of blood products given in the multicomponent transfusion. Multicomponent-transfused patients included burn, cardiac surgery, liver surgery and transplant, cancer, infectious diseases, trauma and intensive care unit patients. Five studies found associations between multicomponent transfusion and adverse health outcomes; however, these findings are likely confounded by indication. The overall quality of evidence was low given a fair-to-poor individual study quality, inconsistent multicomponent transfusion prevalence estimates and confounding by indication. Further research is needed to better understand the epidemiology of multicomponent transfusion, including studies on multicomponent transfusion in haematological cancer patients and studies looking for patient characteristics that can better predict multicomponent transfusion need.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».