Transfusion Probability as a Novel Measure for Lab-Guided Medical Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The clinical decision to transfuse is strongly influenced by laboratory results. Analysis of transfusion decision-making based on pre-transfusion laboratory results (e.g. pre-transfusion hemoglobin) is a common yet misleading approach to study lab-guided transfusion practice. We introduce “Transfusion Probability” as a novel method which overcomes many limitations of pre-transfusion lab result analyses. Under this approach, we estimate the probability of transfusion after results at a specific value (e.g. hemoglobin 7.4 g/dL) or in a range of values (e.g. 7.0-7.9 g/dL) using the proportion of tests followed by transfusion. We provide statistical methodology for causal inference on the effect of patient conditions and apply our method to a large multi-center dataset. Analyses using pre-transfusion and transfusion probability were compared using data from a large longitudinal cohort of hospitalized patients (N=525,032 patients). We found red blood cell transfusion probabilities of 76.2% in the 6.0-6.9 g/dL, 18.9% in the 7.0-7.9 g/dL, and 4.5% in the 8.0-8.9 g/dL hemoglobin range. After confounder adjustment, patients with gastrointestinal bleeding patients were more likely to be transfused across all ranges, with risk differences ranging from 6.6% in the 8.0-8.9 g/dL range to 13.8% in the 6.0-6.9 g/dL range. Pre-transfusion hemoglobin results showed minimal differences between gastrointestinal bleeding patients and other patients in unadjusted (0.00 g/dL) and adjusted analyses (-0.20 g/dL). In contrast to pre-transfusion result analysis, transfusion probability offers a nuanced account of transfusion practice and allows for natural comparisons between patient groups. Wider adoption of transfusion probability analysis may provide direct and actionable insights for clinical decision-making. KEY POINTS Pre-transfusion lab results are a widely used method for studying lab-guided transfusion but subject to many limitations Transfusion probability analysis is a novel and superior approach
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».