Association of Veterinary Hematology and Transfusion Medicine (AVHTM) transfusion reaction small animal consensus statement (TRACS). Part 3: Diagnosis and treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review available evidence to develop guidelines for diagnosis and treatment of transfusion-associated reactions in dogs and cats. DESIGN: Standardized and systemic evaluation of the literature (identified through Medline via PubMed and Google Scholar searches) was carried out for identified transfusion reaction types in dogs and cats. The available evidence was evaluated using PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcome) questions generated for each reaction type. The evidence was categorized by level of evidence (LOE) and quality (Good, Fair, or Poor). Guidelines, diagnostic, and treatment algorithms were generated based on the evaluation of the evidence. Consensus on the final guidelines was achieved through Delphi-style surveys. Draft recommendations were disseminated through veterinary specialty listservs for review and comments, which were evaluated and integrated prior to final publication. RESULTS: Medline via PubMed and Google Scholar databases were searched. There were 14 Population Intervention Comparison Outcome questions identified and corresponding worksheets were developed focusing on the diagnosis and treatment of transfusion-associated reactions in dogs and cats. Fourteen guidelines and four algorithms were developed with a high degree of consensus. CONCLUSIONS: This systematic evidence evaluation process yielded recommended diagnostic and treatment algorithms for use in practice. However, significant knowledge gaps were identified, demonstrating the need for additional research in veterinary transfusion medicine.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».