Reducing unnecessary red blood cell transfusion in hospitalised patients
Notice bibliographique
Résumé
### What you need to know Transfusion of red blood cells (RBC) is used to treat patients with severe anaemia or bleeding. Supplies of blood for transfusion need to be protected, as countries have experienced a decline in donation rates during the covid-19 pandemic.1 However, published international audits describe inappropriate rates of RBC transfusion of 22-57% in a variety of clinical settings, including hospitalised inpatients, operative units, and emergency departments.234 Unnecessary blood transfusions may expose patients to harms, including allergic, febrile, or haemolytic reactions; circulatory overload associated with transfusion (seen in up to 1-6% of transfused patients); and acute lung injury.5 These complications may occur without the transfusion adding any clinical benefit. Blood products are costly to collect and administer. Their overuse wastes a limited precious resource donated by the public.6 Conservative blood use, often referred to as “restrictive transfusion practice,” is recommended in stable, non-bleeding patients by the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) and the Choosing Wisely campaigns in Canada, the UK, and the US.78910 Recommendations focus on two major clinical decision points: the haemoglobin concentration (Hb) at which blood transfusion is considered, and the number of RBC units administered at a time (table 1). View this table: Table 1 When to transfuse RBCs in the adult inpatient78 …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».