The epidemiology of platelet transfusions: an analysis of platelet use at 12 US hospitals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using the Recipient and Donor Epidemiology Study-III (REDS-III) recipient and donor databases, we performed a retrospective analysis of platelet use in 12 US hospitals that were participants in REDS-III. STUDY DESIGN AND METHODS: Data were electronically extracted from participating transfusion service and blood center computer systems and from medical records of the 12 REDS-III hospitals. All platelet transfusions from 2013 to 2016 given to patients aged 18 years and older were included in the analysis. RESULTS: There were 28,843 inpatients and 2987 outpatients who were transfused with 163,719 platelet products (103,371 apheresis, 60,348 whole blood derived); 93.5% of platelets were leukoreduced and 72.5% were irradiated. Forty-six percent were transfused to patients with an International Classification of Diseases, 9th/10th Revision (ICD-9/10) diagnosis of leukemia, myelodysplastic syndrome (MDS), or lymphoma. The general ward and the intensive care unit (ICU) were the most common issue locations. Only 54% of platelet transfusions were ABO identical; and 60.6% of platelet transfusions given to Rh-negative patients were Rh positive. The most common pretransfusion platelet count range for inpatients was 20,000 to 50,000/μL, for outpatients it was 10,000 to 20,000/μL. Among ICU patients, 35% of platelet transfusion episodes had a platelet count of greater than 50,000/μL; this was only 8% for general ward and 2% for outpatients. The median posttransfusion increment, not corrected for platelet dose and/or patient size, ranged from 12,000 to 20,000/μL for inpatients, and from 17,000 to 27,000/μL for outpatients. CONCLUSIONS: These data from one of the largest reviews of platelet transfusion practice to date provide guidance for where to focus future clinical research studies and platelet blood management programs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle