Evaluating the appropriateness of platelet transfusions compared with evidence‐based platelet guidelines: An audit of platelet transfusions at 57 hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Platelet transfusions are used to prevent or control bleeding in patients with thrombocytopenia or platelet dysfunction. The pretransfusion platelet count threshold has been studied extensively in multiple patient settings yielding high‐quality evidence that has been summarized in several comprehensive evidence‐based platelet guidelines. Study Design and Methods A prospective 12‐week audit of consecutive platelet transfusions using validated and evidence‐based adjudication criteria was conducted. Patient demographic, laboratory, and transfusion details were collected with an electronic audit tool. Each order was adjudicated either electronically or independently by two transfusion medicine physicians. The aim was to determine platelet transfusion appropriateness and common scenarios with deviations from guidelines. Results Fifty‐seven (38%) of 150 hospitals provided data on 1903 platelet orders, representing 90% of platelet usage in the region during the time period. Overall, 702 of 1693 adult (41.5%) and 133 of 210 pediatric orders (63.3%) were deemed inappropriate. The most common inappropriate platelet order was for prophylaxis in the absence of bleeding or planned procedure in patients with hypoproliferative thrombocytopenia and a platelet count over 10 x 10 9 /L (53% of inappropriate orders in adults and 45% in pediatrics). Platelet transfusions ordered with either a preprinted transfusion order set (odds ratio [OR], 1.97; 95% confidence interval [CI], 1.44‐2.73) or technologist prospective screening (OR, 1.40; 95% CI, 1.10‐1.78) were more likely to be appropriate. Conclusion There is a discrepancy between clinical practice and evidence‐based platelet guidelines. Broad educational and system changes will be needed to align platelet transfusion practice with guideline recommendations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».