Reconsidering sickle cell trait testing of red blood cell units allocated to children with sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sickle cell trait (SCT) testing of red blood cell (RBC) units is sometimes performed to identify and divert units containing hemoglobin S (HbS). Recipients strategically guarded against this exposure include fetuses, neonates, and children with sickle cell disease (SCD). The clinical necessity of this practice is unclear. STUDY DESIGN AND METHODS: A one-year audit (2018) was performed at a pediatric tertiary care hospital that tests for SCT in RBC units prescribed to children with SCD and neonates. The impact of incorporating varying numbers of SCT RBC units in a single-unit top-up, partial-manual red cell exchange, and automated erythrocytapheresis was modeled in four typical-parameter age scenarios (2, 5, 10, and 18 years) sharing a high baseline HbS. Additionally, a survey assessing SCT testing practices was administered to Canadian pediatric hospital transfusion laboratories serving hemoglobinopathy programs. RESULTS: Of 2268 donor RBC units tested, one was positive for SCT (0.04% [95% CI: 0.01%-0.24%]), at a cost of $19,384.56 CAD. The impact of SCT unit incorporation on lost HbS reduction was modest (Δ1%-3% [automated erythrocytapheresis] and Δ4%-15% [top-up/partial manual exchange]). The survey (with all 13 sites responding) showed variable SCT testing practice; four (31%) do not test, four (31%) test for children with SCD, and six (46%) test for neonates. CONCLUSION: RBC SCT testing may be more costly than beneficial or necessary in children with SCD. As of 2019, our transfusion service has ceased SCT testing for this population. Further research in the fetal/neonatal populations is needed to overturn this entrenched practice.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».