Leading digit bias in hemoglobin thresholds for red cell transfusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leading digit bias is a heuristic whereby humans overemphasize the left-most digit when evaluating numbers (e.g., 9.99 vs. 10.00). The bias might affect the interpretation of hemoglobin results and influence red cell transfusion in hospitalized patients. STUDY DESIGN AND METHODS: Adults who received a red cell transfusion while registered at the University Health Network (Toronto, Canada) between January 1, 2016 and January 1, 2022 (n = 6 years) were included. The primary analysis excluded apheresis, red cell disorders, radiology suites, and operating rooms. The primary comparison was a regression discontinuity analysis of transfusion occurrence above and below the hemoglobin threshold of 79 g/L (local units). Additional analyses tested other leading digit and control thresholds (71, 81, and 91 g/L). Secondary analyses explored temporal covariates and clinical subgroups. RESULTS: A total of 211,872 red cell transfusions were identified over the study period (median pre-transfusion hemoglobin 76 g/L; interquartile range = 69-92 g/L), with 107,790 inpatient transfusions in the primary analysis. The 79 g/L threshold showed 815 fewer red cell units above the threshold (95% confidence interval [CI]: -1215 to -415). The 69 g/L threshold showed 2813 fewer transfused units (95% CI: -4407 to -1220), and 89 g/L showed 40 fewer units (95% CI: -408 to 328). The effect was accentuated during daytime, weekday, and May-June months, persisted in analyses including all transfusions, and was absent at control thresholds. CONCLUSION: Leading digit bias might have a modest influence on the decision to transfuse red cells. The findings may inform practice guidelines and quasi-experimental study design in transfusion research.
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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 | 0,011 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».