Barriers and Challenges to Implementing Whole Blood Transfusion Protocols in Civilian Hospitals: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Whole blood is a product that contains all three blood components (plasma, red blood cells, and platelets). This systemic review and meta-analysis was conducted to identify barriers and obstacles to establishing whole blood transfusion protocols in civilian hospitals. Methods: The study was conducted using PRISMA guidelines with PROSPERO registration No. CRD42024519898. Traumatic patients who needed or received whole blood transfusion were included. A systematic literature review employed a comprehensive search strategy through the PubMed, Google Scholar, Web of Science, ScienceDirect, and ProQuest databases. Meta-analysis was utilized to analyze the outcomes. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Results: In total, 310 studies were identified, and 11 studies met the inclusion criteria. The following intervals were used to assess the prevalence of mortality: 6 h 12.15% (0.081, 95% CI [0.023, 0.139]), 24 h 14.08% (0.141, 95% CI [0.111, 0.171]), delayed mortality (28–30 days) 22.89% (0.284, 95% CI [0.207, 0.360]), and in-hospital 18.72%, with relative risk (0.176, 95% CI [0.114,0.238]). Conclusions: Traumatic patients can be effectively resuscitated and stabilized with whole blood transfusion (WBT), but it is essential to provide ongoing critical care, address logistical challenges, and prevent blood product wastage. We recommend utilizing WBT in the early stages of resuscitation for adult civilian trauma patients.
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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 | 0,033 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».