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Enregistrement W907346260

An analysis of a preoperative pediatric autologous blood donation program.

2000· article· en· W907346260 sur OpenAlexaffabout
M Letts, R.-P. Perng, Brian Luke, Johnathan K Jarvis, Luke Lawton, Sèamus Hoey

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDonationAutologous bloodBlood transfusionIncidence (geometry)SurgeryRetrospective cohort studyPediatrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the efficacy of a pediatric autologous blood donation program. DESIGN: A retrospective study of patient charts and blood-bank records. SETTING: The Children's Hospital of Eastern Ontario, Ottawa, a tertiary care, pediatric centre. PATIENTS: One hundred and seventy-three children who received blood transfusions for a total of 182 procedures between June 1987 and June 1997. INTERVENTIONS: Autologous and homologous blood transfusion required for major surgical intervention, primarily spinal fusion. MAIN OUTCOME MEASURES: Surgeons' accuracy in predicting the number of autologous blood units required for a given procedure, compliance rate (children's ability to donate the requested volume of blood), utilization rate of autologous units and rate of allogeneic transfusion. RESULTS: The surgeons' accuracy in predicting the number of autologous units required for a given procedure was 53.8%. The compliance rate of children to donate the requested amount of blood was 80.3%. In children below the standard age and weight criteria for blood donation the compliance rate was 75.5%. The utilization rate of autologous units obtained was 84.4% and the incidence of allogeneic transfusion was 26.6%. CONCLUSIONS: There was a high rate of compliance and utilization of predonated autologous blood in the children in the study. Preoperative blood donation programs are safe and effective in children, even in those below the standard age and weight criteria of 10 years and 40 kg.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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