A review and analysis of outcomes in randomized clinical trials of plasma transfusion in patients with bleeding or for the prevention of bleeding: The <scp>BEST</scp> collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous systematic reviews have revealed an inconsistency of outcome definitions as a major barrier in providing evidence-based guidance for the use of plasma transfusion to prevent or treat bleeding. We reviewed and analyzed outcomes in randomized controlled trials (RCTs) to provide a methodology for describing and classifying outcomes. STUDY DESIGN AND METHODS: RCTs involving transfusion of plasma published after 2000 were identified from a prior review (Yang 2012) and combined with an updated systematic literature search of multiple databases (July 1, 2011 to January 17, 2023). Inclusion of publications, data extraction, and risk of bias assessments were performed in duplicate. (PROSPERO registration number is: CRD42020158581). RESULTS: In total, 5579 citations were identified in the new systematic search and 22 were included. Six additional trials were identified from the previous review, resulting in a total of 28 trials: 23 therapeutic and five prophylactic studies. An increasing number of studies in the setting of major bleeding such as in cardiovascular surgery and trauma were identified. Eighty-seven outcomes were reported with a mean of 11 (min-max. 4-32) per study. There was substantial variation in outcomes used with a preponderance of surrogate measures for clinical effect such as laboratory parameters and blood usage. CONCLUSION: There is an expanding literature on plasma transfusion to inform guidelines. However, considerable heterogeneity of reported outcomes constrains comparisons. A core outcome set should be developed for plasma transfusion studies. Standardization of outcomes will motivate better study design, facilitate comparison, and improve clinical relevance for future trials of plasma transfusion.
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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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».