Counterpoint: the design and interpretation of blood transfusion randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A recent Perspective in Blood suggested that previous evidence from over a decade ago established that a liberal rather than a restrictive blood transfusion strategy results in better outcomes in patients with anemia and either acute myocardial infarction or stable cardiovascular disease. Their premise was that physiological evidence, and a different interpretation of the Transfusion Requirements in Critical Care (TRICC) trial should have been sufficient to establish clinical practice. They also suggest that a more personalized approach to the administration of transfusions would have been made possible by including a usual-care arm in all transfusion trials. In this counterpoint Perspective, we describe how and why 2 discrete and common blood transfusion thresholds were selected in the TRICC, FOCUS, REALITY, and MINT trials. We explain why a usual-care arm would have been uninformative. We also propose that we still do not have evidence to provide firm transfusion recommendations in several specific subpopulations of patients, including those with stable atherosclerotic coronary artery disease. Finally, we provide our perspective on the state of existing evidence and on the clinical recommendations that should be adopted in practice.
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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 | 0,314 | 0,527 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».