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Record W4403568317 · doi:10.1016/j.htct.2024.09.1403

TRANSFUSÃO PRÉ-HOSPITALAR NO SAMU AÉREO – AVALIAÇÃO DA SOBREVIDA DOS PACIENTES

2024· article· pt· W4403568317 on OpenAlexaff
VM Marcussi, MN Hashimoto, G Zanusso-Junior, TT Higa, M.A.N.D.A. Lemos, MC Francisco, MR Bittencourt

Bibliographic record

VenueHematology Transfusion and Cell Therapy · 2024
Typearticle
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBlood donation and transfusion practices
Canadian institutionsNortel (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

A hemorragia continua sendo um dos principais fatores de mortalidade precoce em pacientes traumatizados. A literatura recente tem se concentrado na ressuscitação no centro de trauma para reduzir esses números. Através da transfusão de concentrado de hemácias, a infusão de grandes volumes de cristaloides pode ser evitada, pois a utilização de sangue fornece uma expansão de volume mais eficaz, a hemostasia e a trombose são promovidas e a capacidade de transportede oxigênio restaurada. Em um esforço para diminuir a morbidade por hemorragia após trauma grave, a transfusão pré-hospitalar de derivados de sangue é cada vez mais realizada. O Hemocentro Regional de Maringá faz parte da Hemorrede do Estado do Paraná, o HEMEPAR, e atende os 30 municípios da 15 a Regional de Saúde. Em outubro de 2022, o Hemocentro Regional de Maringá iniciou o fornecimento de unidades de concentrados de hemácias (CH) ao serviço aeromédico do SAMU Regional Norte Novo, possibilitando a realização da transfusão no ambiente pré-hospitalar. Com esta parceria, o nosso serviço tem oferecido cobertura para 131 municípios do estado do Paraná, cuja população estimada destas regiões é de aproximadamente 1.800.000 pessoas. Avaliar se a transfusão pré-hospitalar tem contribuído no melhor prognóstico para os pacientes. As bolsas de CH são transportadas na aeronave do SAMU, sob condição controlada, em caixa térmica validada, para uma eventual necessidade transfusional. Já neste atendimento pré-hospitalar é realizada a coleta de amostra de sangue do paciente, a qual é encaminhada junto à solicitação de transfusão para o Hemocentro assim que o paciente adentra o pronto atendimento do Hospital Universitário Regional de Maringá (HUM). O teste de compatibilidade da(s) bolsa(s) é(são) realizado(s) e, a depender do quadro do paciente, este suporte transfusional segue com a equipe médica da sala de emergência do Pronto Atendimento do HUM. O primeiro atendimento foi realizado em 17/10/2022. Até o momento foram realizadas 36 transfusões, sendo utilizados 61 CH. Destes, 10 mulheres (28%) e 26 homens (72%), idade média de 40,3 anos. Os tipos de ocorrências foram em sua maioria de acidentes de trânsito (89%), seguido por ferimento por arma branca ou agressão (11%). O número de sobreviventes foi de 24 indivíduos. Nenhum dos sobreviventes apresentou distúrbio de coagulação. A média de internação destes pacientes foi de 32 dias, demonstrando uma redução na mortalidade precoce e melhor prognóstico intra-hospitalar. A utilização de concentrados de hemácias em ambiente pré-hospitalar fornece às vítimas, reanimação hemostática mais precoce, otimizando a estabilização hemodinâmica, diminuindo a quantidade de transfusões intra-hospitalares e combatendo a tríade: hipotermia, acidose e distúrbio de coagulação.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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