Strategies to Reduce Diagnostic Blood Loss and Anemia in Hospitalized Patients: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Blood sampling is a recognized contributor to hospital-acquired anemia. We aimed to bundle all published neonatal, pediatric, and adult data regarding clinical interventions to reduce diagnostic blood loss. DATA SOURCES: Four electronic databases were searched for eligible studies from inception until May 2021. STUDY SELECTION: Two reviewers independently selected studies, using predefined criteria. DATA EXTRACTION: One author extracted data, including study design, population, period, intervention type and comparator, and outcome variables (diagnostic blood volume and frequency, anemia, and transfusion). DATA SYNTHESIS: Of 16,132 articles identified, we included 39 trials; 12 (31%) were randomized controlled trials. Among six types of interventions, 27 (69%) studies were conducted in adult patients, six (15%) in children, and six (15%) in neonates. Overall results were heterogeneous. Most studies targeted a transfusion reduction ( n = 28; 72%), followed by reduced blood loss ( n = 24; 62%) and test frequency ( n = 15; 38%). Small volume blood tubes ( n = 7) and blood conservation devices ( n = 9) lead to a significant reduction of blood loss in adults (8/9) and less transfusion of adults (5/8) and neonates (1/1). Point-of-care testing ( n = 6) effectively reduced blood loss (4/4) and transfusion (4/6) in neonates and adults. Bundles including staff education and protocols reduced blood test frequency and volume in adults (7/7) and children (5/5). CONCLUSIONS: Evidence on interventions to reduce diagnostic blood loss and associated complications is highly heterogeneous. Blood conservation devices and smaller tubes appear effective in adults, whereas point-of-care testing and bundled interventions including protocols and teaching seem promising in adults and children.
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 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 | 0,017 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».