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Enregistrement W4294761420 · doi:10.1080/10903127.2022.2120935

Predictors of Transfusion in Trauma and Their Utility in the Prehospital Environment: A Scoping Review

2022· review· en· W4294761420 sur OpenAlexaff
Grace Yin, Nada Radulovic, Melissa O’Neill, David Lightfoot, Brodie Nolan

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineResuscitationContext (archaeology)Emergency medicineInjury Severity ScoreBlood transfusionIntensive care medicineMEDLINEEmergency medical servicesMedical emergencyPoison controlInjury preventionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hemorrhage is a leading cause of preventable mortality from trauma, necessitating resuscitation through blood product transfusions. Early and accurate identification of patients requiring transfusions in the prehospital setting may reduce delays in time to transfusion upon arrival to hospital, reducing mortality. The purpose of this study is to characterize existing literature on predictors of transfusion and analyze their utility in the prehospital context.Objectives: The objectives of this study are to characterize the existing quantity and quality of literature regarding predictor scores for transfusion in injured patients, and to analyze the utility of predictor scores for massive transfusions in the prehospital setting and identify prehospital predictor scores for future research.Methods: A search strategy was developed in consultation with information specialists. A literature search of OVID MEDLINE from 1946 to the present was conducted for primary studies evaluating the predictive ability of scoring systems or single variables in predicting transfusion in all trauma settings.Results: Of the 5,824 studies identified, 5,784 studies underwent title and abstract screening, 94 studies underwent full text review, and 72 studies were included in the final review. We identified 16 single variables and 52 scoring systems for predicting transfusion. Among single predictor variables, fluids administered and systolic blood pressure had the highest reported sensitivity (100%) and specificity (89%) for massive transfusion protocol (MTP) activation, respectively. Among scoring systems for transfusion, the Shock Index and Modified Shock Index had the highest reported sensitivity (96%), whereas the Pre-arrival Model had the highest reported specificity (95%) for MTP activation. Overall, 20 scores were identified as applicable to the prehospital setting, 25 scores were identified as potentially applicable, and 7 scores were identified as not applicable.Conclusions: We identified an extensive list of predictive single variables, validated scoring systems, and derived models for massive transfusion, presented their properties, and identified those with potential utility in the prehospital setting. By further validating applicable scoring tools in the prehospital setting, we may begin to administer more timely transfusions in the trauma population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0210,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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