<scp>NT‐proBNP</scp> levels in the identification and classification of pulmonary transfusion reactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consensus definitions for transfusion-related acute lung injury (TRALI) and transfusion-associated circulatory overload (TACO) have recently been revised; however, pulmonary transfusion reactions remain difficult to diagnose. We hypothesized that N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) levels could have utility in the identification and classification of pulmonary transfusion reactions. STUDY DESIGN AND METHODS: We performed a secondary analysis of a case-control study of pulmonary transfusion reactions at four academic hospitals. We evaluated clinical data and measured NT-proBNP levels prior to and following transfusion in patients with TACO (n = 160), transfused acute respiratory distress syndrome (ARDS) [n = 51], TRALI [n = 12], TACO/TRALI [n = 7], and controls [n = 335]. We used Wilcoxon Rank-Sum tests to compare NT-proBNP levels, and classification and regression tree (CART) algorithms to produce a ranking of covariates in order of relative importance for differentiating TACO from transfused controls. RESULTS: Pre-transfusion NT-proBNP levels were elevated in cases of transfused ARDS and TACO (both P < .001) but not TRALI (P = .31) or TACO/TRALI (P = .23) compared to transfused controls. Pre-transfusion NT-proBNP levels were higher in cases of transfused ARDS or TRALI with a diagnosis of sepsis compared to those without (P < .05 for both). CART analyses resulted in similar differentiation of patients with TACO from transfused controls for models utilizing either NT-proBNP levels (AUC 0.83) or echocardiogram results (AUC 0.80). CONCLUSIONS: NT-proBNP levels may have utility in the classification of pulmonary transfusion reactions. Prospective studies are needed to test the predictive utility of pre-transfusion NT-proBNP in conjunction with other clinical factors in identifying patients at risk of pulmonary transfusion reactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».