Notice bibliographique
Résumé
A tailored transfusion algorithm based on viscoelastic testing in the perioperative period or in trauma patients is recommended by guidelines for bleeding management. Bleeding management strategies in neonates and children are mostly extrapolated from the adult experience, as published evidence in the youngest age group is scarce. This manuscript is intended to give a structured overview of what has been published on the use of viscoelastic testing to guide bleeding management in neonates and children. Several devices that use either the traditional viscoelastic method or resonance viscoelastography technology are on the market. Reference ranges for children have been evaluated in only some of them. As most of the hemostasis maturation processes can be observed during the first year of life, adult reference ranges for viscoelastic testing could be applied over the age of 1 year. The majority of the published trials in children are based on retrospective analyses describing the correlation between viscoelastic testing and standard laboratory testing or focusing on the prediction of bleeding. Clinically more relevant studies in pediatric patients undergoing cardiac surgery have demonstrated that the implementation of a transfusion algorithm based on viscoelastic testing has significantly reduced transfusion requirements and that this approach has enabled a rapid detection of coagulation disorders in the presence of excessive bleeding. Although further studies are urgently needed, experts have reviewed the use of a transfusion algorithm based on viscoelastic testing in children as a feasible approach, as it has been shown to improve bleeding management and rationalize blood product transfusion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».