Predictors of Transfusion in Trauma and Their Utility in the Prehospital Environment: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».