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Enregistrement W2979374358 · doi:10.1182/blood.v106.11.1890.1890

Red Blood Cell Allo and Autoantibody Production in Patients in the Thalassemia Clinical Research Network.

2005· article· en· W2979374358 sur OpenAlexaffabout
Melody J. Cunningham, Eric A. Macklin, Sylvia T. Singer, Catherine S. Manno, Patricia J. Giardina, Nancy F. Olivieri, Alexis A. Thompson

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood groups and transfusion
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSplenectomyThalassemiaLeukoreductionAutoantibodyBlood transfusionImmunologyInternal medicinePediatricsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The development of alloantibodies and/or autoantibodies, complicates red blood cell (RBC) crossmatching, shortens red cell survival, delays provision of safe transfusion and may accelerate tissue iron loading. Little is known about the incidence of alloimmunization or its inciting factors, essential data for strategies to provide optimal transfusion. Aim: To determine the frequency of RBC allo- and autoantibodies in patients with thalassemia major (TM) who are regularly transfused and whether there is an association of RBC antibodies and age at initiation of transfusion, duration of regular transfusion, splenectomy status, transfusion of leukoreduced blood or ethnicity. Methods: We utilized a cross-sectional registry of the Thalassemia Clinical Research Network (TCRN), an NHLBI-funded consortium of patients with thalassemia followed in Canada and the United States, for data on allo- and autoantibodies, splenectomy status, ethnicity and compared rates before and after 1990, when the first leukoreduction filters were introduced. Results: 502 of the 836 subjects enrolled in the TCRN registry had been regularly transfused and reported allo- and autoimmunization status. Allo- and autoantibodies were reported in 104 (21%) and 46 (9.2%) subjects, respectively. Presence of both were reported in 26 (5.2%) individuals. The rate of alloimmunization was higher among individuals who initiated transfusions prior to 1990 (27%) versus those who initiated transfusion after that date (12.5%, p<.001). The rate of autoimmunization did not differ significantly between these two cohorts (pre-1990 11.2%, post-1990 6.3%, p=.08). Mean age at time of registry entry in these cohorts was 25.8±8.4 yrs and 9.3±6.8 yrs, respectively. Duration of regular transfusion was associated with allo- (p<.001) but not autoantibodies (p=.08). Initiation of transfusions before or after 1990 and duration of regular transfusions are confounded. Consequently, the differences in alloimmunization rates may reflect the use of leukoreduction or the total years of exposure to transfusions. Splenectomy was associated with a higher rate of alloantibodies among subjects in the post-1990 but not the pre-1990 cohort. Alloantibodies were reported in 14 of 49 (29%) splenectomized subjects who started transfusion after 1990, and only 12 of 159 (7.6%) nonsplenectomized subjects (p<.001). Rates of alloimmunization did not differ among races after controlling for age. Age at initiation of regular transfusions was not associated with allo- or autoimmunization. Rates of alloimmunization differed among treatment centers, possibly related to varying procedures for phenotypic antigen matching of RBCs. Conclusions: RBC allo- and autoimmunization continue to develop in chronically transfused thalassemia patients although the availability of leukoreduced RBC may have resulted in the lower immunization rate observed in younger patients. The risk for RBC immunization that splenectomy imparts is concerning and deserves closer analysis.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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