MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385969283 · doi:10.1111/vox.13501

A retrospective analysis of haemolytic reactions to intravenous immunoglobulin using data from the Transfusion‐Transmitted Injuries Surveillance System (Ontario)

2023· article· en· W4385969283 sur OpenAlexaffabout
Khalid Batarfi, Yang Liu, Joanne Nixon, Kathryn E. Webert, Melanie St John, Meera Karunakaran, Nour Alhomsi, Jane J. Park, Nancy M. Heddle

Notice bibliographique

RevueVox Sanguinis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesMcMaster University
Organismes subventionnairesCSL Behring
Mots-clésHaemolysisMedicineAntibodyBlood transfusionLogistic regressionInternal medicineImmunologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Haemolysis can occur following intravenous immunoglobulin (IVIG) infusion. Haemovigilance data were analysed using a novel approach for including two control groups with no haemolysis to IVIG. Objectives included a summary of all reactions to IVIG, rate estimates and analysis of haemolytic reactions including risk factors. MATERIALS AND METHODS: Canadian haemovigilance data from Ontario (2013-2021), IVIG distribution and transfusion data from the blood supplier, and data from a large local transfusion registry were used. An 'other-reactions' control group included patients with IVIG reactions that were not haemolytic, and registry patients with no-reaction were the 'no-reaction controls'. Descriptive analysis and two logistic regression models for the different control groups were performed. RESULTS: One thousand one hundred and seventy reactions were included. Most common were febrile non haemolytic (26.1%), minor allergic (24.5%) and IVIG headache (15.3%) followed by haemolytic 10.9% (128/1170). Haemolytic reaction rates decreased over time: rates since 2020 estimated between 1.5 and 2.9/1000 kg IVIG used. The regression model for other-reaction controls identified two risk factors for haemolysis: non-O blood group recipients compared with group O recipients (p value = 0.0106) and IVIG dose per 10 g increase (OR 1.359; 95% CI 1.225-1.506). The model using no-reaction controls gave similar results and also showed no pre-medication was associated with a higher risk of haemolysis (OR 29.084; 95% CI 1.989-425.312). CONCLUSION: The frequency of haemolytic reactions has decreased over time. We confirmed non-O blood group recipients and IVIG dose as risk factors for haemolysis and raise the hypothesis that no pre-medication may increase the risk of haemolysis.

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)0,004
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVox SanguinisMême sujetPlatelet Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207