Prevalence of Post Donation Adverse Donor Reactions in a Medical College Hospital at Dhaka
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Adequate blood supply that must be safe depends on healthy and also with altruistic volunteers who are inclined to donate blood regardless of the potential risk of discomfort or adverse reactions. Blood donation has an tremendous safety record and most of the donors have a good experience or only a mild symptoms after donation. Although even a very low rate of reactions may pessimistic affect their inclination to donate again. The main aim of our study was to calculate the adverse donor reactions among the blood donors in a tertiary care hospital. Methods: We conducted a prospective study between January to December of 2018 in Department of Transfusion Medicine of Sir Salimullah Medical College Hospital, Dhaka. Knowledgeable medical attendants drew blood from selected donors under guidance of a Medical Officer. All donors were observed during and after the procedure of blood donation for any adverse effect up to 30 minutes. Donors were asked to contact the department if they fill any adverse reaction afterwards. Results: A total of 10056 blood donors were registered to donate blood and of them 9453 (94.004%) were eligible for donation. Among 9453 eligible donors a total of 360 (3.8%) donors experienced adverse reactions. The incidence was 1 in every 27 donations. Majority of donors 101 (28.05%) who experienced adverse effect is of age group of 18-25 years with female predominance 192 (53.33%). Among the 360 donors 151(41.94%) developed vasovagal reactions, 83(23.05%) felt nauseated or vomited, 51(14.1%) hyperventilated, 25 (6.94%) cope with delayed syncope, 22 (6.11%) felt dizziness, 18 (5%) formed a hematoma around site of needle prick and 10 (2.77%) others developed problems with blood flow. No delayed donor reactions were recorded. First time donors have higher frequency 479 (79.43%) of adverse reactions than repeat donors.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».