Why do people still make anti‐D over 50 years after the introduction of Rho(D) immune globulin? A Biomedical Excellence for Safer Transfusion (BEST) Collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rho(D) immune globulin (RhIg) is used to reduce RhD alloimmunization in pregnancy. This study describes potential causes for RhD alloimmunization after the development and implementation of RhIg. STUDY DESIGN AND METHODS: This retrospective descriptive study investigated RhD-negative patients born in 1965-2005 with anti-D newly identified during 2018-2022. Transfusion, pregnancy, intravenous drug abuse, and transplantation were considered potential alloimmunization sources. RESULTS: There were 1200 study patients (852 females; 348 males) at 30 institutions in 5 countries (USA, Canada, UK, New Zealand, Brazil). Most patients had a single potential source of alloimmunization identified (857/1200, 71%), most commonly pregnancy among females (537/852, 63%) and transfusion among males (180/348, 52%). When multiple potential sources were included, males were more likely than females to have a history of transfusion (235/348 [68%] vs. 149/852 [17%], p < .0001) and confirmed or suspected intravenous drug abuse (100/348 [29%] vs. 138/852 [16%], p < .0001). Among females with a history of pregnancy, 119/718 (17%) had healthcare access issues, 120/718 (17%) had pregnancy in a country where they may not have received RhIg, and 21/718 (3%) refused RhIg. Among patients with a history of transfusion, males were more likely than females to have received RhD-positive red blood cells or whole blood (143/235 [61%] vs. 30/149 [20%], p < .0001) and/or platelets (84/235 [36%] vs. 19/149 [13%], p < .0001). DISCUSSION: Pregnancy was the most frequently identified potential source of RhD alloimmunization among females. Transfusion was most frequent in males. Intravenous drug abuse as a common potential source among patients with RhD alloimmunization merits further study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».