History matters: Preventing severe allergic transfusion reactions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prior studies have shown that pretransfusion medication is not effective in preventing allergic transfusion reactions (ATRs), but these studies did not consider the patient's history of ATR. This study evaluated whether pretransfusion antiallergy medications decrease the chance of ATRs in patients with a history of severe ATR. METHODS: This single-center, retrospective study investigated the effect of pretransfusion medications on preventing ATRs in patients with a history of at least 1 severe ATR between March 2018 and January 2024. Patient demographics as well as clinical and transfusion reaction data were collected from our electronic health record (EHR) system. Data were analyzed using SPSS (IBM Corp) and machine learning in Python, version 3.12.4. RESULTS: In our cohort, 53 patients aged 5 weeks to 94 years with 2767 analyzable transfusion encounters had experienced 88 lifelong mild and severe ATRs. Premedication (P = .021), regular antiallergy medication (P < .001), and washing/volume reduction (P = .032) were associated with a statistically significantly lower chance of developing ATRs in our patient population. CONCLUSIONS: Patients with at least 1 severe ATR benefit from pretransfusion administration of antiallergy medications.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».