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Enregistrement W4386084823 · doi:10.1097/hco.0000000000001085

Transfusion thresholds in acute coronary syndromes

2023· article· en· W4386084823 sur OpenAlexaff
Nikhil Mistry, Helen Jiang, Kyle Chin, Gregory M. T. Hare, Subodh Verma, C. David Mazer

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAcute coronary syndromeAnemiaClinical trialClinical PracticeBlood transfusionCardiologyInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Anemia is prevalent in patients with acute coronary syndromes. In this setting, there is uncertainty and controversy surrounding the optimal transfusion strategy for managing anemia. The goal of this review is to summarize the current clinical evidence, guidelines, and future directions for managing transfusion in acute coronary syndromes. RECENT FINDINGS: There is limited evidence from randomized trials evaluating restrictive versus liberal transfusion in patients hospitalized with and/or for acute coronary syndromes. The results from these studies suggest clinical equipoise between transfusion strategies for short term outcomes, and a trend toward favoring a liberal strategy for long term major adverse cardiac events. There is inconsistency across clinical practice guidelines with respect to the optimal strategy for managing anemia and transfusion in acute coronary syndromes due to insufficient evidence. SUMMARY: More evidence is urgently needed to conclusively establish the optimal strategy for transfusion management in the setting of acute coronary syndromes. These data will directly inform harmonization of clinical practice guidelines. Future investigations should explore alternative strategies to hemoglobin for quantifying the degree of anemic stress for personalizing transfusion therapy, the effects on functional outcomes, and managing anemia following hospital discharge.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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