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Enregistrement W3034126502 · doi:10.1097/ta.0000000000002819

Dynamic impact of transfusion ratios on outcomes in severely injured patients: Targeted machine learning analysis of the Pragmatic, Randomized Optimal Platelet and Plasma Ratios randomized clinical trial

2020· article· en· W3034126502 sur OpenAlexfundno aff
Minh Hoai Nguyen, Romain Pirracchio, Lucy Z. Kornblith, Rachael A. Callcut, Erin E. Fox, Charles E. Wade, Martin A. Schreiber, John B. Holcomb, Jeremy Coyle, Mitchell J. Cohen, Alan Hubbard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHemostasisRandomized controlled trialConfidence intervalBlood productRelative riskPlatelet transfusionPlateletBlood transfusionAnesthesiaInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Massive transfusion protocols to treat postinjury hemorrhage are based on predefined blood product transfusion ratios followed by goal-directed transfusion based on patient's clinical evolution. However, it remains unclear how these transfusion ratios impact patient outcomes over time from injury. METHODS: The Pragmatic, Randomized Optimal Platelet and Plasma Ratios (PROPPR) is a phase 3, randomized controlled trial, across 12 Level I trauma centers in North America. From 2012 to 2013, 680 severely injured patients required massive transfusion. We used semiparametric machine learning techniques and causal inference methods to augment the intent-to-treat analysis of PROPPR, estimating the dynamic relationship between transfusion ratios and outcomes: mortality and hemostasis at different timepoints during the first 24 hours after admission. RESULTS: In the intention-to-treat analysis, the 1:1:1 group tended to have decreased mortality, but with no statistical significance. For patients in whom hemostasis took longer than 2 hours, the 1:1:1 ratio was associated with a higher probability of hemostasis, statistically significant from the 4 hour on. In the per-protocol, actual-transfusion-ratios-received analysis, during four successive time intervals, no significant association was found between the actual ratios and mortality. When comparing patient groups who received both high plasma/PRBC and high platelet/PRBC ratios to the group of low ratios in both, the relative risk of achieving hemostasis was 2.49 (95% confidence interval, 1.19-5.22) during the third hour after admission, suggesting a significant beneficial impact of higher transfusion ratios of plasma and platelets on hemostasis. CONCLUSION: Our results suggest that the impact of transfusion ratios on hemostasis is dynamic. Overall, the transfusion ratios had no significant impact on mortality over time. However, receiving higher ratios of platelets and plasma relative to red blood cells hastens hemostasis in subjects who have yet to achieve hemostasis within 3 hours after hospital admission. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic IV.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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