Limitations of current practices in detection of bacterially contaminated blood products associated with suspected septic transfusion reactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the setting of suspected septic transfusion reactions, bacterial culture of both the transfused patient and the residual blood component is recommended. Primary bacterial contamination can occur at the time of component collection. Clinically insignificant "secondary contamination" can occur during post-transfusion component discard, retrieval for culture, or manipulation of the bag at the time of culture sampling. STUDY DESIGN AND METHODS: This retrospective, multi-center study analyzes positive residual component culture results and companion patient blood cultures from 15 hospitals, 1 blood center, and all cultured transfusion reactions within the province of Quebec, Canada, over a 5-year period. Imputability was assigned as "definite" (concordant growth), "possible" (discordant growth or lack of growth in patient culture), or "unable to assess" (patient not cultured). RESULTS: There were 373 positive component cultures from 360 unique transfusion reactions, with 276 (76.7%) companion patient blood cultures performed, of which 10 (2.8%) yielded the pathogen detected in the positive component. Of these 10 definite pathogens, 7 (2 Staphylococcus aureus, 3 other staphylococci, and 1 Streptococcus pyogenes and 1 Bacillus sp.) were associated with platelet and 3 (Aeromonas veronii, Staphylococcus epidermidis, and Enterococcus faecalis) with RBC transfusions. RBC and plasma components comprised 70% of positive component cultures. DISCUSSION: The process of performing residual component culture is vulnerable to secondary contamination. The significance of microorganisms recovered from component culture cannot be interpreted in isolation. In the context of low prevalence of primary contamination of blood components, the positive predictive value of a positive component culture result is very low.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».