Current state of technical transfusion medicine practice for out‐of‐hospital blood transfusion in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Canadian out-of-hospital blood transfusion programmes (OHBTPs) are emerging, to improve outcomes of trauma patients by providing pre-hospital transfusion from the scene of injury, given prolonged transport times. Literature is lacking to guide its implementation. Thus, we sought to gather technical transfusion medicine (TM)-specific practices across Canadian OHBTPs. MATERIALS AND METHODS: A survey was sent to TM representatives of Canadian OHBTPs from November 2021 to March 2022. Data regarding transport, packaging, blood components and inventory management were included and reported descriptively. Only practices involving Blood on Board programme components for emergency use were included. RESULTS: OHBTPs focus on helicopter emergency medical service programmes, with some supplying fixed-wing aircraft and ground ambulances. All provide 1-3 coolers with 2 units of O RhD/Kell-negative red blood cells (RBCs) per cooler, with British Columbia trialling coolers with 2 units of pre-thawed group A plasma. Inventory exchanges are scheduled and blood components are returned to TM inventory using visual inspection and internal temperature data logger readings. Coolers are validated to storage durations ranging from 72 to 124 h. All programmes audit to manage wastage, though there is no consensus on appropriate benchmarks. All programmes have a process for documenting units issued, reconciliation after transfusion and for transfusion reaction reporting; however, training programmes vary. Common considerations included storage during extreme temperature environments, O-negative RBC stewardship, recipient notification, traceability, clinical practice guidelines co-reviewed by TM and a common audit framework. CONCLUSION: OHBTPs have many similarities throughout Canada, where harmonization may assist in further developing standards, leveraging best practice and national coordination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».