Using trends and outliers in managing delayed transfusions.

Bahar, Burak; Gehrie, Eric A; Mo, Yunchuan D; Jacquot, Cyril; Delaney, Meghan

Bahar, Burak; Gehrie, Eric A; Mo, Yunchuan D; Jacquot, Cyril; Delaney, Meghan.

Afiliação

Bahar B; Division of Pathology and Laboratory Medicine, Children's National Hospital, Washington, DC, USA.
Gehrie EA; Department of Pathology, School of Medicine and Health Sciences, George Washington University, Washington, DC, USA.
Mo YD; American Red Cross, Transfusion Medicine, Washington, DC, USA.
Jacquot C; Division of Pathology and Laboratory Medicine, Children's National Hospital, Washington, DC, USA.
Delaney M; Department of Pathology, School of Medicine and Health Sciences, George Washington University, Washington, DC, USA.

Transfus Med ; 33(3): 263-267, 2023 Jun.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36807938

Assuntos

Transfusão de Sangue; Criança; Humanos; Contagem de Plaquetas

Palavras-chave

delayed transfusion; machine learning; outlier detection

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Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Transfusão de Sangue Tipo de estudo: Guideline / Prognostic_studies Limite: Child / Humans Idioma: En Revista: Transfus Med Assunto da revista: HEMATOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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