Red blood cell transfusion and associated outcomes in patients referred for palliative care: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aim to describe the occurrence of red blood cell transfusion and associated predictive factors and outcomes among patients referred for palliative care. STUDY DESIGN AND METHODS: This retrospective cohort study used linked health administrative data of adults referred for palliative care at an academic hospital from 2014 to 2018. Multivariable regression models were employed to evaluate patient characteristics associated with transfusion and the relationship between transfusion status and location of death. Survival analyses were performed using log-rank tests and Cox proportional hazards modeling. RESULTS: Of 6980 evaluated patients, 885 (12.7%) were transfused following palliative care consultation. Covariate factors associated with transfusion included younger age, higher performance status, lower baseline hemoglobin, and a diagnosis of hematologic malignancy (OR = 2.97, 95% CI 2.20-4.01) or solid organ tumor (OR = 1.37, 95% CI 1.10-1.71) vs. noncancer diagnosis. Median survival from palliative care consultation was 19 (IQR 5-75) days; 83 (32-305) days in those transfused and 15 (4-57) days in the nontransfused group (p < .0001). Median survival following transfusion was 56 (19-200) days. Solid organ tumor diagnosis was independently associated with poor survival (HR = 1.7, 95% CI 1.39-2.09 vs. non-cancer diagnosis). Among individuals who survived ≥30 days, transfusion was associated with a higher likelihood of death in hospital (OR = 2.15, 95% CI 1.71-2.70 vs. home/subacute setting). DISCUSSION: Transfusions commonly occurred in patients receiving palliative care, associated with cancer diagnoses and favorable baseline prognostic factors. Poor survival following transfusion, particularly in solid organ tumor patients, and the twofold likelihood of death in hospital associated with this intervention have important implications in prescribing transfusion for this population.
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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) | 0,001 | 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 ».