Red Blood Cell Transfusion in Animal Models of Acute Brain Injuries: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Anemia is common in neurocritically ill patients. Considering the limited clinical evidence in this population, preclinical data may provide some understanding of the potential impact of anemia and of red blood cell transfusion in these patients. We aim to estimate the association between different transfusion strategies and neurobehavioral outcome in animal models.Methods: We will conduct a systematic review of comparative studies of red blood cell transfusion strategies using animal models of traumatic brain injury, ischemic stroke or cerebral hemorrhage. We will search MEDLINE, EMBASE and Web of Science databases for eligible studies. Two independent reviewers will perform study selection and data extraction. We will report our results in a descriptive synthesis focusing on characteristics of included studies, reported outcomes, risk of bias and construct validity. If appropriate, we will also perform a quantitative synthesis and pool results using random-effect models. Heterogeneity will be expressed with I2 statistics. Subgroup analyses are planned according to animal model characteristics, co-interventions and risks of bias.Discussion: Our study is aligned with the efforts to better understand the level of evidence on the impact of red blood cell transfusion strategies from preclinical studies in animal models of acute brain injury and the potential translation of information from the preclinical to the clinical research field.Systematic review registration: PROSPERO CRD42018086662
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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 | 0,064 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,007 |
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 ».