Red cell specifications for blood group matching in patients with haemoglobinopathies: An updated systematic review and clinical practice guideline from the International Collaboration for Transfusion Medicine Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Red blood cell (RBC) antigen matching beyond ABO and RhD is commonly recommended for patients with sickle cell disease (SCD) and thalassaemia. We present an updated systematic literature review to inform evidence-based guidelines on RBC matching. The Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) tool was used to develop recommendations. Six new observational studies (4 prospective, 2 retrospective) were identified. The six studies reported on 583 patients in total, including cross-over designs, with sample sizes from 10 to 343. Studies were heterogeneous, utilising varying degrees of RBC matching and different definitions for 'extended' matching. All reported on alloimmunisation. One study reported on molecular matching. The reported prevalence of alloimmunisation using limited matching was 0%-50% and with extended matching was 0%-24%. Eighty-two patients were alloimmunised before study entry. The risk of bias across studies was moderate to critical. The guideline panel recommends that ABO, RhDCcEe, and K-compatible RBCs are selected for individuals with SCD and thalassaemia, even in the absence of alloantibodies, and that RBCs which are antigen-negative to already existing clinically significant antibodies are chosen. There is a need for comparative research to define the benefit, impact, cost-effectiveness, and feasibility of extended RBC matching strategies to prevent alloimmunisation.
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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 | 0,030 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».