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Enregistrement W3096249124 · doi:10.1182/blood-2020-141154

Red Blood Cell Transfusion and the Use of Intravenous Iron in Iron Deficient Patients Presenting to the Emergency Department

2020· article· en· W3096249124 sur OpenAlexaffabout
Arvand Barghi, Robert Balshaw, Emily Rimmer, Murdoch Leeies, Allan Garland, Brett L. Houston, Donald S. Houston, Ryan Zarychanski

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensCancerCare ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMean corpuscular volumeEmergency departmentAnemiaTransferrin saturationFerritinHemoglobinIron-deficiency anemiaBlood transfusionIncidence (geometry)Retrospective cohort studyPopulationInternal medicineIron deficiencySickle cell anemiaPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Red blood cell (RBC) transfusions are often used to treat patients with iron deficiency who present to the emergency department (ED) with symptomatic anemia. Intravenous (IV) iron is the preferred treatment in this setting, as it has been shown to increase hemoglobin concentration rapidly and durably. We aim to determine the incidence of iron deficiency anemia (IDA) and the management of these patients in the ED setting. Objectives: To evaluate the incidence of IDA, the frequency of RBC transfusion and iron supplementation, and factors associated with RBC transfusion. Study Design: Retrospective cohort study of all adult patients presenting to the St Boniface Hospital (Winnipeg, CAN) ED from January 2014 to January 2019. Methods: We used electronic data from the Emergency Department Information System (EDIS) and Laboratory Information Services (LIS) databases to identify patients presenting with IDA, defined as anemia (hemoglobin <120 g/L) with either a transferrin saturation less than 20% or ferritin less than 30 umol/L, or mean corpuscular volume (MCV) of < 75 fL. A ferritin greater than 100 umol was used to exclude IDA, regardless of MCV. We extracted patient demographics, diagnoses, markers of iron storage, RBC transfusion and use of IV iron. Multivariate logistic regression analysis was used to evaluate factors associated with RBC transfusion. Results: Of 39222 patients, 17945 (45%) were anemic. Of the anemic patients, iron parameters were ordered in 1848 (10.3%) patients, and IDA was present in 910 (5.1 %). In the IDA population, 95 patients (10.4 %) received 1 RBC unit, and 197 patients (21.6 %) received 2 or more units. Oral iron and IV iron were prescribed for 64 (7 %) and 14 (1.5 %) patients, respectively. Our logistic regression model demonstrated that hemoglobin concentration was the main determinant of whether patients received RBC transfusion. Other variables including patient age, cardiac symptoms, heart rate, blood pressure, and CTAS score were not associated with increased likelihood of receiving RBC transfusion. Conclusion: Iron parameters were infrequently ordered in the evaluation of anemia in the ED, with limited use of oral and IV iron. The decision to transfuse RBCs was primarily influenced by hemoglobin concentration, but not other surrogates of hemodynamic instability. An interventional study to improve education and access to oral and IV iron is planned to reduce unnecessary RBC transfusions and their associated risks in patients with IDA. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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