Intraoperative Red Blood Cell Transfusion Decision-making
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this work was to carry out a systematic review of clinical practice guidelines (CPGs) pertaining to intraoperative red blood cell (RBC) transfusions, in terms of indications, decision-making, and supporting evidence base. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: RBC transfusions are common during surgery and there is evidence of wide variability in practice. METHODS: Major electronic databases (MEDLINE, EMBASE, and CINAHL), guideline clearinghouses and Google Scholar were systematically searched from inception to January 2019 for CPGs pertaining to indications for intraoperative RBC transfusion. Eligible guidelines were retrieved and their quality assessed using AGREE II. Relevant recommendations were abstracted and synthesized to allow for a comparison between guidelines. RESULTS: Ten guidelines published between 1992 and 2018 provided indications for intraoperative transfusions. No guideline addressed intraoperative transfusion decision-making as its primary focus. Six guidelines provided criteria for transfusion based on hemoglobin (range 6.0-10.0 g/dL) or hematocrit (<30%) triggers. In the absence of objective transfusion rules, CPGs recommended considering other parameters such as blood loss (n = 7), signs of end organ ischemia (n = 5), and hemodynamics (n = 4). Evidence supporting intraoperative recommendations was extrapolated primarily from the nonoperative setting. There was wide variability in the quality of included guidelines based on AGREE II scores. CONCLUSION: This review has identified several clinical practice guidelines providing recommendations for intraoperative transfusion. The existing guidelines were noted to be highly variable in their recommendations and to lack a sufficient evidence base from the intraoperative setting. This represents a major knowledge gap in the literature.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».