Utilização de Hemocomponentes em Hospital Geral de Juiz de Fora / Use of Blood components at a general hospital in Juiz de Fora
Notice bibliographique
Résumé
Os hemocomponentes são utilizados em numerosas situações clínicas e cirúrgicas, determinando, em alguns casos, a manutenção da vida. A Santa Casa de Misericórdia de Juiz de Fora (SCMJF) é um hospital que possui o selo ISO 9001, acreditação plena pela Organização Nacional de Acreditação (ONA) e credenciamento como instituição de ensino pelo Ministério da Educação. A Fundação Hemominas Juiz de Fora (FH) tem como missão ofertar à rede de hospitais contratantes, sangue de boa qualidade. O presente estudo visa verificar as solicitações de hemocomponentes pela SCMJF à FH, determinar a taxa de atendimento e analisar o perfil dos pacientes transfundidos na SCMJF. MATERIAL E MÉTODOS: Trata-se de um estudo transversal de natureza quantitativa de 492 formulários de requisição de hemocomponentes da SCMJF solicitados à FH no período de 01 de janeiro de 2019 a 30 de junho de 2019. A análise estatística das informações extraídas do software HEMOTE® de gestão hemoterápica utilizou o teste de Qui-quadrado do programa SPSS® 14. RESULTADOS: No período estudado, a SCMJF solicitou 2.561 hemocomponentes com taxa de atendimento pela Fundação Hemominas de 98,05%. Em relação ao sexo, 53,9% das transfusões foram em realizadas em mulheres e 56,5% eram pacientes do Sistema Único da Saúde (SUS). Considerando o número total de transfusões (2.223), foi observado que o principal hemocomponente transfundido foi o Concentrado de Hemácias, com 57,26%, com significância estatística (p0,05). Em relação ao grupo sanguíneo, 19,37% das transfusões de Concentrado de Hemácias (CHM) foram do grupo O+ e 19,09% do grupo A+. CONCLUSÕES: O principal hemocomponente utilizado na SCMJF foi o CHM, dados semelhantes aos encontrados na literatura. A análise da gestão de fornecimento, atendimento às requisições de sangue e a taxa de devolução evidenciaram eficiência e eficácia pela FH e SCMJF.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».