Impact of red blood cell alloimmunization on fetal and neonatal outcomes: A single center cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alloimmunization can impact both the fetus and neonate. STUDY OBJECTIVES: (a) calculate the incidence of clinically significant RBC isoimmunization during pregnancy, (b) review maternal management and neonatal outcomes, (c) assess the value of prenatal and postnatal serological testing in predicting neonatal outcomes. STUDY DESIGN AND METHODS: A retrospective audit of consecutive alloimmunized pregnancies was conducted. Data collected included demographics, clinical outcomes, and laboratory results. Outcomes included: incidence of alloimmunization; outcomes for neonates with and without the cognate antigen; and sensitivity and specificity of antibody titration testing in predicting hemolytic disease of the fetus and newborn (HDFN). RESULTS: Over 6 years, 128 pregnant women (0.4%) were alloimmunized with 162 alloantibodies; anti-E was the most common alloantibody (51/162; 31%). Intrauterine transfusions (IUTs) were employed in 2 (3%) of 71 mothers of cognate antigen positive (CoAg+) neonates. Of 74 CoAg+ neonates, 58% required observation alone, 23% intensive phototherapy, 9% top up transfusion, and 3% exchange transfusion; no fetal or neonatal deaths occurred. HDFN was diagnosed in 28% (21/74) of neonates; anti-D was the most common cause. The sensitivity and specificity of the critical gel titer >32 in predicting HDFN were 76% and 75%, respectively (negative predictive value 95%; positive predictive value 36%). The sensitivity and specificity of a positive direct antiglobulin test (DAT) in predicting HDFN were 90% and 58%, respectively (NPV 97%; PPV 29%). CONCLUSION: Morbidity and mortality related to HDFN was low; most alloimmunized pregnancies needed minimal intervention. Titers of >32 by gel warrant additional monitoring during pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».