Plasma transfusion practice: A five‐year audit of plasma transfusion at 23 hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited high-quality evidence to guide plasma transfusion, and plasma transfusion practices remain variable. STUDY DESIGN AND METHODS: This is a retrospective cohort study that included adult medical and intensive care unit (ICU) inpatients (age ≥ 18 years) admitted to 23 hospitals in Canada between January 1, 2017, and December 31, 2022, when both whole blood derived (~290 mL) and apheresis plasma (~250 mL) were available for transfusion. Nine additional hospital sites with missing plasma data or coagulation testing were excluded. Data collected included patient demographics, most responsible diagnoses, procedures, laboratory tests, transfusion information, and physician characteristics. RESULTS: Among 950,740 included hospital admissions at 23 hospitals, there were 11,163 admissions with plasma use, with 46,377 plasma units transfused. Of the plasma recipients, 63.5% were male, with a mean age of 61.2 years (SD 16.4). Most plasma transfusions were administered in the ICU (64.1%). The number of plasma units transfused per 1000 inpatient days across centers varied from a median (IQR) of 0.2 (0.1-0.4) to 11.0 (10.6-12.0) units. There was significant variability in pre-transfusion INR values across hospitals (ranging from a median (IQR) of 1.5 (1.3-1.9) to 2.5 (1.4-4.6)) and physician specialties (ranging from a median (IQR) of 1.4 (1.3-1.8) to 2.2 (1.8-3.0)). There was no significant change in plasma utilization over the study period. DISCUSSION: This study demonstrated variability in plasma utilization and pre-transfusion INR thresholds across hospitals and physician specialties. This highlights the importance of developing evidence-based guidelines and effective knowledge translation to guide appropriate plasma use.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».