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Enregistrement W4315641443 · doi:10.1016/j.resplu.2022.100357

A descriptive analysis of the Canadian prehospital and transport transfusion (CAN-PATT) network

2023· article· en· W4315641443 sur OpenAlexafffundabout
Adam Greene, J. Trojanowski, Andrew W. Shih, Robert Evans, Eddie L. Chang, Susan Nahirniak, Dallas Pearson, Oksana Prokopchuk‐Gauk, Doug Martin, Charles Musuka, Cindy Seidl, Michael Peddle, Yulia Lin, Justin Smith, Scott MacDonald, Lindsay Richards, Michael Farrell, Brodie Nolan

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreIsland HealthUniversity of TorontoWestern UniversityManitoba HealthSaskatchewan HealthNova Scotia Health AuthorityVancouver Coastal HealthSaskatchewan Health AuthorityUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Blood Services
Mots-clésCrewBlood transfusionFixed wingService (business)BusinessOperations managementMedicineMedical emergencyEngineeringMarketingSurgeryAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Out-of-hospital blood transfusion (OHBT) is becoming increasingly common across the prehospital environment, yet there is significant variability in OHBT practices. The Canadian Prehospital and Transport Transfusion (CAN-PATT) network was established to collaborate, standardize, and evaluate the effectiveness of out-of-hospital blood transfusion (OHBT) across Canada. The objectives of this study are to describe the setting and organizational characteristics of CAN-PATT member organizations and to provide a cross-sectional examination of the current OHBT practices of CAN-PATT organizations. Methods: This was a cross-sectional examination of all six critical care transport organizations that are involved in CAN-PATT network. Surveys were sent to identified leads from each organization. The survey focused on three main areas of interest: 1) critical care transport organizational service and coverage, 2) provider, and crew configurations, and 3) OHBT transfusion practices. Results: All six surveys were completed and returned. There are a total of 30 critical care transport bases (19 rotor-wing, 20 fixed-wing and 6 land) across Canada and 11 bases have a blood-on-board program. Crew configurations very between organizations as either dual paramedic or paramedic/nurse teams. Median transport times range from 30 to 46 minutes for rotor-wing assets and 64 to 90 minutes for fixed-wing assets. Half of the CAN-PATT organizations started their out-of-hospital blood transfusion programs within the last three years. Most organizations carry at least two units of O-negative, K-negative red blood cells and some organizations also carry group A thawed plasma, fibrinogen concentrate and/or prothrombin complex concentrate. All organizations advocate for early administration of tranexamic acid for injured patients suspected of bleeding. All organizations return un-transfused blood components to their local transfusion medicine laboratory within a predefined timeframe to reduce wastage. Conclusions: Variations in OHBT practices were identified and we have suggested considerations for standardization of transfusion practices and patient care as it relates to OHBT. This standardization will also enable a robust means of data collection to study and optimize outcomes of patients receiving OHBT. A fulsome description of the participating organizations within CAN-PATT should enhance interpretation of future OHBT studies that will be conducted by this network.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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