Red‐blood‐cell alloimmunization and prophylactic antigen matching for transfusion in patients with warm autoantibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Warm autoantibodies (WAA) are antibodies that react with an antigen on a patient's own red-blood-cells and can complicate compatibility testing whether or not they cause clinical haemolysis. The goal of this study was to understand the overall prevalence of WAA, the risk of RBC alloimmunization and determine whether RBC selection practices have an impact on alloimmunization. MATERIALS AND METHODS: Records of patients (>1 year of age) with an indirect antibody detection test (IAT) and serologic evidence of WAA over a 10-year-period were included. Eight centres from 5 countries collectively reviewed 1 122 245 patients who had an IAT. RESULTS: Of patients having IAT, 1214 had WAA (0·17%). Transfusion information for 1002 of the patients was available; 631 were transfused after identification of the WAA (63%); of the transfused patients, 390 received prophylactic antigen-matched (PAM) RBCs and 241 did not. Of the 372 patients with WAA who were transfused and had serologic testing 30+ days following transfusion (30-2765 days), 56 developed new RBC alloimmunization (15·1%). Patients who were transfused using a PAM strategy were not protected from new RBC alloimmunization [14·6% (31 of 212 patients) having PAM transfusion approach compared with those not receiving PAM approach (15·6%, 25 of 160 patients, P = 0·8837)]. CONCLUSIONS: The prevalence of WAA in patients having an IAT is low (<1%). A significant portion of patients with WAA form new RBC alloimmunization (15·1%); however, the use of PAM approach for RBC selection was not found to be protective against new alloimmunization.
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 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 ».