Automated red blood cell exchange with a post‐procedure haematocrit targeted at 34% in the chronic management of sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
Optimal targets for red blood cell exchange (RCE) are not well defined in the chronic management of sickle cell disease. We analysed transfusion requirements and iron-related outcomes in 101 patients on chronic RCE with a post-procedure haematocrit (Ht) targeted at 34%, which is higher than typically used. A majority were of HbSS/HbSβ0 genotype (n = 72) and enrolled for neurological complications (n = 53). Fifty patients had a positive Ht balance with RCE (>2% mean increase from pre-procedure level), while 43 patients maintained a neutral balance. The first group required fewer red blood cell units/year (65 vs. 80, p < 0.001), but a significant proportion were iron overloaded based on R2* with liver MRI (32% vs. none performed) and prescription of iron chelation (52% vs. 0%, p < 0.001, after a median of 19 months). The second group was more likely to receive iron supplementation (6% vs. 56%, p < 0.001). Chronic automated RCE with a post-procedure Ht targeted at 34% is not iron-neutral, and personalized Ht goals may be more appropriate in certain settings. This higher target should be compared with a lower Ht strategy in individuals with similar baseline red cell volumes to assess iron homeostasis and blood product requirements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».