Tissue plasminogen activator challenge thrombelastography is the most accurate assay in predicting the need for massive transfusion in hypotensive trauma patients

医学 血栓造影术 纤溶亢进 血栓弹性成像 组织纤溶酶原激活剂 纤溶 麻醉 接收机工作特性 尤登J统计 心脏病学 外科 内科学 血小板
作者
Jessie G. Jiang,Hunter B. Moore,Ernest E. Moore,Fredric M. Pieracci,Angela Sauaia
出处
期刊:American Journal of Surgery [Elsevier BV]
卷期号:226 (6): 778-783 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.amjsurg.2023.05.033
摘要

Tissue plasminogen activator (tPA) added to thrombelastography (TEG) detects hyperfibrinolysis by measuring clot lysis at 30 min (tPA-challenge-TEG). We hypothesize that tPA-challenge-TEG is a better predictor of massive transfusion (MT) than existing strategies in trauma patients with hypotension.Trauma activation patients (TAP, 2014-2020) with 1) systolic blood pressure <90 mmHg (early) or 2) those who arrived normotensive but developed hypotension within 1H postinjury (delayed) were analyzed. MT was defined as >10 RBC U/6H postinjury or death within 6H after ≥1 RBC unit. Area under the receiver operating characteristics curves were used to compare predictive performance. Youden index determined optimal cutoffs.tPA-challenge-TEG was the best predictor of MT in the early hypotension subgroup (N = 212) with positive (PPV) and negative predictive values (NPV) of 75.0%, and 77.6%, respectively. tPA-challenge-TEG was a better predictor of MT than all but TASH (PPV = 65.0%, NPV = 93.3%) in the delayed hypotension group (N = 125).The tPA-challenge-TEG is the most accurate predictor of MT in trauma patients arriving hypotensive and offers early recognition of MT in patients with delayed hypotension.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Diaory2023完成签到 ,获得积分0
2秒前
辣目童子完成签到 ,获得积分10
7秒前
xiadongbj完成签到,获得积分10
19秒前
tclouds完成签到 ,获得积分10
33秒前
Ding-Ding完成签到,获得积分10
34秒前
jingfortune完成签到 ,获得积分10
39秒前
潇洒的新梅完成签到 ,获得积分10
40秒前
弈天完成签到 ,获得积分10
43秒前
空空完成签到,获得积分10
43秒前
baa完成签到,获得积分10
53秒前
调皮平蓝完成签到,获得积分10
57秒前
Dreammy完成签到,获得积分10
57秒前
猪鼓励完成签到,获得积分10
1分钟前
jkaaa完成签到,获得积分0
1分钟前
swordshine完成签到,获得积分0
1分钟前
king07完成签到,获得积分10
1分钟前
神经大侠完成签到,获得积分10
1分钟前
mrconli完成签到,获得积分10
1分钟前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
落寞的幻竹完成签到,获得积分10
1分钟前
江江完成签到 ,获得积分10
1分钟前
JACk完成签到 ,获得积分10
1分钟前
纯真怜梦完成签到,获得积分10
1分钟前
Venus完成签到 ,获得积分10
1分钟前
boom完成签到 ,获得积分10
1分钟前
犹豫代曼完成签到,获得积分10
1分钟前
小宇完成签到,获得积分20
1分钟前
不可靠月亮完成签到,获得积分10
1分钟前
研友_西门孤晴完成签到,获得积分10
1分钟前
HHW完成签到,获得积分10
1分钟前
kyt完成签到 ,获得积分10
1分钟前
可靠月亮完成签到,获得积分10
2分钟前
李东东完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Layover完成签到 ,获得积分10
2分钟前
少年完成签到 ,获得积分10
2分钟前
KK完成签到,获得积分10
2分钟前
科目三应助帅气的白秋采纳,获得10
2分钟前
LSY完成签到 ,获得积分10
2分钟前
吴老师完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小莫完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6358938
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8172953
关于积分的说明 17211612
捐赠科研通 5413926
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865319
邀请新用户注册赠送积分活动 1842737
关于科研通互助平台的介绍 1690806