International Study of the Epidemiology of Platelet Transfusions in Critically Ill Children With an Underlying Oncologic Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the epidemiology of platelet transfusions in critically ill children with an underlying oncologic diagnosis and to examine effects of prophylactic versus therapeutic transfusions. DESIGN: Subgroup analysis of a prospective, observational study. SETTING: Eighty-two PICUs in 16 countries. PATIENTS: All children (3 d to 16 yr old) who received a platelet transfusion during one of the six predefined screening weeks and had received chemotherapy in the previous 6 months or had undergone hematopoietic stem cell transplantation in the last year. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of the 548 patients enrolled in the parent study, 237 (43%) had an underlying oncologic diagnosis. In this population, 71% (168/237) of transfusions were given prophylactically, and 59% (139/237) of transfusions were given at a total platelet count greater than 20 × 10/L, higher than the current recommendations. Those with an underlying oncologic diagnosis were significantly older, and received less support including less mechanical ventilation, fewer medications that affect platelet function, and less use of extracorporeal life support than those without an underlying oncologic diagnosis. In this subpopulation, there were no statistically significant differences in median (interquartile range) platelet transfusion thresholds when comparing bleeding or nonbleeding patients (50 × 10/L [10-50 × 10/L] and 30 × 10/L [10-50 × 10/L], respectively [p = 0.166]). The median (interquartile range) interval transfusion increment in children with an underlying oncologic diagnosis was 17 × 10/L (6-52 × 10/L). The presence of an underlying oncologic diagnosis was associated with a poor platelet increment response to platelet transfusion in this cohort (adjusted odds ratio, 0.46; 95% CI, 0.22-0.95; p = 0.035). CONCLUSIONS: Children with an underlying oncologic diagnosis receive nearly half of platelet transfusions prescribed by pediatric intensivists. Over half of these transfusions are prescribed at total platelet count greater than current recommendations. Studies must be done to clarify appropriate indications for platelet transfusions in this vulnerable population.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».