The BEST criteria improve sensitivity for detecting positive cultures in residual blood components cultured in suspected septic transfusion reactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Culturing residual blood components after suspected septic transfusion reactions guides management of patients and cocomponents. Current practice, accuracy of provider vital sign assessment, and performance of the AABB culture criteria are unknown. A multicenter international study was undertaken to investigate these issues and develop improved culture criteria. STUDY DESIGN AND METHODS: Retrospective data for all transfusion reactions resulting in residual blood component culture in 2016 were collected from participating hospitals. The performance of the AABB culture criteria were assessed for detection of positive culture results. Modifications to the AABB criteria including 1) recommending culturing in the setting of isolated high fevers, 2) defining hypotension and tachycardia using objective parameters, and 3) incorporating antipyretic use were tested to determine if modifications improved performance. Modifications associated with improvement were incorporate into the BEST criteria. The AABB and the BEST criteria were then tested against a data set enriched for positive culture results to determine which criteria were superior. RESULTS: Data were collected from 20 centers encompassing 779,143 transfusions, 3,187 reported transfusion reactions, and 1,104 cultured components. There was marked variation in reaction reporting and culturing rates (0.0%-100.0%). Of 35 total positive component cultures, only one of 35 (2.9%) had concordant patient cultures; 12 of 34 (35.3%) did not have patient cultures performed. The BEST criteria had better sensitivity for detection of a positive culture result compared to the AABB criteria (74% vs. 41%), although specificity decreased (45% vs. 65%). CONCLUSION: Compared to the AABB criteria, the BEST criteria have improved sensitivity for positive culture detection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».