23 апреля 2025

Либеральные и ограничительные стратегии гемотрансфузии при остром повреждении головного мозга: систематический обзор и частотный и байесовский мета-анализ

Pierre‑Louis Blot et al. Liberal vs. restrictive transfusion strategies for acute brain injury: a systematic review and frequentist‑Bayesian meta‑analysis
Intensive Care Med (2025) 51:353–363
doi.org/10.1007/s00134-025-07807-2

Аннотация

Цель: определить, улучшает ли либеральная стратегия переливания крови (≥ 9 г/дл) неврологические исходы у взрослых с острым повреждением головного мозга (ABI). Провели систематический поиск в MEDLINE, EMBASE, Кокрановской библиотеке и реестрах исследований на предмет рандомизированных контролируемых исследований, сравнивающих либеральную (≥ 9 г/дл) и ограничительную (≥ 7 г/дл) трансфузию у взрослых с ABI(травматическое повреждение мозга, субарахноидальное кровоизлияние, внутримозговое кровоизлияние) и шкалой комы Глазго ≤ 13. Использовались частотный, байесовский и последовательный анализ испытаний. Первичным результатом был благоприятный неврологический статус в течение 180 дней. Было включено четыре рандомизированных контролируемых исследования (N = 1853; 922 либеральных, 931 рестриктивных). Объединенное частотное отношение рисков (ОР) для благоприятного неврологического исхода составило 0,84 (95% ДИ 0,65-1,09; I2 = 58%). В предварительно проведенном анализе чувствительности, включающем только исследования с низким риском предвзятости, результаты свидетельствуют о потенциальном преимуществе либеральной стратегии (ОР 0,74 [95% ДИ 0,63-0,87]) при отсутствии гетерогенности (I₂ = 0%). Анализ подгрупп для пациентов с ABI или стратифицированных по исходной шкале комы Глазго, соответствовали основным результатам. Байесовский анализ показал, что предполагаемый эффект лечения зависел от используемых предположений и приоритетов, при этом неблагоприятный приоритет, полученный на основании одного исследования с отличным протоколом, представлялся менее вероятным, чем нейтральный или благоприятный приоритеты. Последовательный анализ испытаний показал, что имеющихся данных недостаточно для подтверждения окончательного эффекта. Вторичные результаты не имели существенных различий между группами.

Данный обзор не предоставил окончательных доказательств неврологической пользы от либеральных стратегий переливания крови при ABI. Как частотный, так и байесовский анализы подчеркивают влияние одного исследования на общую оценку эффекта и неоднородность. Однако анализ чувствительности, исключающий это исследование и ориентированный на исследования с низким риском смещения, показал, что либеральные стратегии переливания крови могут улучшить неврологические исходы. Будущие исследования должны быть направлены на выявление подгрупп пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу, что позволит использовать более индивидуализированный подход.

Ключевые слова: гемотрансфузия, черепно-мозговая травма, субарахноидальное кровоизлияние, внутримозговое кровоизлияние, неврологический исход, мета-анализ

Введение

Острое повреждение головного мозга (ABI) - глобальная проблема здравоохранения, связанная с высокой смертностью и длительной инвалидностью [1]. Пациенты с ABI обычно госпитализируются в отделения интенсивной терапии (ОРИТ), где очень часто встречается анемия, которая может усугубить гипоксию головного мозга, повышая риск вторичного повреждения мозга [2]. Переливание эритроцитарных компонентов крови (RBC) обычно используется для коррекции анемии, улучшения оксигенации и потенциального ограничения вторичного повреждения мозга. Однако трансфузия эритроцитов сопряжено с рисками, включая связанные с переливанием повреждением легких, тромбоэмболические события, инфекции и перегрузку жидкостью [3, 4].

Либеральные стратегии переливания направлены на поддержание уровня гемоглобина выше 9-10 г/дл, в то время как ограничительные стратегии нацелены на уровень выше 7 г/дл. Ограничительные стратегии считаются безопасными в общей популяции пациентов ОРИТ и рекомендуются в клинических руководствах [5, 6]. Однако применимость этих стратегий к пациентам с ABI остается неопределенной из-за отсутствия конкретных доказательств. Оптимальный порог для пациентов с ABI не определен, поскольку существующие рекомендации противоречивы [5, 7].

Последние рандомизированные контролируемые исследования дали противоречивые результаты относительно преимуществ и рисков либеральных и ограничительных стратегий переливания крови у пациентов с повреждением мозга [8-10]. Для устранения этой неопределенности был проведен систематический обзор и мета-анализ с использованием как частотного, так и байесовского подходов для оценки влияния стратегий переливания крови на неврологический прогноз при ABI .

Материалы и методы

Дизайн и регистрация исследования

Данное исследование было проспективно зарегистрировано в PROSPERO (CRD42024601169), а протокол был опубликован в Интернете до сбора данных. При проведении обзора соблюдались рекомендации PRISMA и стандарты Кокрановского справочника [11].

Определения

Для определения вопроса исследования и критериев включения мы использовали систему PICO. Пациентами (Р) были взрослые, госпитализированные с повреждением мозга, включая травму, субарахноидальное или внутримозговое кровоизлияние. У всех пациентов при поступлении оценка по шкале комы Глазго (GCS) была не более 13 баллов. В качестве вмешательства (I) использовалась либеральная стратегия переливания крови, определяемая как порог переливания 9 г/дл^-1 или выше. Сравнительная группа (С) - ограничительная трансфузионная стратегия, определяемая как порог 7 г/дл^-1. Первичным результатом (О), оцениваемым через 180 дней, был неврологический исход в соответствии со шкалой исходов Глазго (GOS) или расширенной шкалой исходов Глазго (GOSE) [12, 13]. Оценка по шкале GOS представляет собой 5-балльную шкалу глобальной инвалидизации от 1 (смерть) до 5 (полное восстановление или незначительные симптомы), а GOSE - 8-балльная шкала глобальной инвалидизации от 1 (смерть) до 8 (полное восстановление или незначительные симптомы). Благоприятный неврологический исход определялся как оценка 6-8 баллов по GOSE или 4-5 баллов по GOS, в то время как неблагоприятный исход соответствовал оценке 1-5 баллов по GOSE или 1-3 баллам по GOS. Вторичные результаты включали смертность в течение 90 и 180 дней, инфекции, острый респираторный дистресс-синдром (ARDS), неблагоприятные события, связанные с переливанием крови, тромботические события, продолжительность механической вентиляции и длительность пребывания в ОРИТ в течение 180 дней. Несмотря на то, что острая дыхательная недостаточность изначально была заявлена как вторичный результат, вместо нее был представлен ARDS из-за отсутствия конкретных данных по острой дыхательной недостаточности во включенных исследованиях. Более подробная информация представлена в электронном дополнительном материале (Appendix 1).

Стратегия поиска

Мы провели поиск в MEDLINE, EMBASE, Кокрановской библиотеке, ClinicalTrials.gov, ICTRP и CINAHL по рандомизированным контролируемым исследованиям, опубликованным после 2000 года, без языковых ограничений. Полная информация о стратегии поиска представлена в электронном дополнительном материале (Appendix 2).

Отбор исследований

После удаления дубликатов два рецензента (PLB и MR) независимо друг от друга проверили названия и рефераты вслепую. Третий рецензент (RB) устранял несоответствия. Та же процедура применялась для проверки полнотекстовых статей. Все этапы проводились с использованием программного обеспечения Rayyan [14].

Извлечение данных и недостающие значения

Мы извлекли данные о характеристиках исследования (например, автор, год, дизайн исследования, ослепление, финансирование), сведения об участниках (размер выборки, критерии включения/исключения, исходные характеристики) и исходах. Данные о бинарных исходах регистрировались как абсолютное количество событий и общий объем выборки, а непрерывные исходы представлялись как среднее (SD) или медиана (IQR). Извлечение данных проводилось независимо тремя рецензентами (PLB, MR, TA), приоритет отдавался анализу «намерение-лечение» (ITT). Мы восполняли недостающие данные, связываясь с авторами по электронной почте, с последующими напоминаниями через 2 недели. Кроме того, мы обратились к авторам зарегистрированных, но неопубликованных клинических исследований, чтобы получить данные, которые еще не опубликованы.

Оценка риска необъективности

Мы использовали Кокрановский инструмент оценки риска необъективности 2.0 (ROB2) для оценки необъективности каждого исследования и каждого исхода [15]. Два рецензента (PLB и MR) проводили оценку независимо друг от друга, а третий рецензент (RB) разрешал любые разногласия. Инструмент ROB2 оценивает пять областей: предвзятость процесса рандомизации, отклонения от запланированных вмешательств, отсутствие данных об исходах, оценка результатов и отбор представленных результатов. Мы оценивали предвзятость публикаций с помощью воронкообразных диаграмм с расширенным контуром. Тест Эггера не проводился из-за малого количества исследований. Подробности представлены в электронном дополнительном материале (Appendix 5).

Статистический анализ

Частотный анализ

Мы представили абсолютные значения бинарных исходов в виде отношения рисков (ОР) с 95% доверительными интервалами (ДИ), а непрерывных исходов - в виде стандартизированных средних различий (SMDs). Мы провели мета-анализ с использованием модели случайных эффектов с подходом DerSimonian and Laird [16]. Мы оценивали неоднородность исследований с помощью Cochran’s Q test и количественно оценивали ее с помощью статистики I² [17]. Мы также провели анализ последовательности испытаний (TSA) для оценки надежности первичного результата. В TSA использовался двусторонний тест с уровнем значимости 0,05 и статистической мощностью 80 % [18]. В качестве минимального клинически значимого эффекта мы приняли ожидаемое снижение относительного риска на 20 % (отношение рисков = 0,8).

Анализ подгрупп

Мы провели заранее определенный анализ подгрупп, сосредоточив внимание исключительно на пациентах с травматической черепно-мозговой травмой (TBI ), исключив другие формы острого повреждения головного мозга , такие как аневризматическое субарахноидальное кровоизлияние (aSAH) или внутримозговое кровоизлияние (ICH). Кроме того, мы провели анализ подгрупп по шкале комы Глазго (GCS ≤ 8 против > 8). Однако из-за недостатка данных мы не смогли провести анализ подгрупп по внутричерепному давлению.

Анализ чувствительности

Поскольку в одном из исследований исходные данные были плохо скорректированы и было представлено скорректированное отношение шансов (ОР), мы также провели анализ чувствительности, объединив ОР с учетом этой скорректированной оценки. Из-за ограниченного числа включенных исследований мы провели анализ чувствительности post-hoc, используя метод Hartung-Knapp [19]. Мы также провели заранее определенный анализ чувствительности, ограничившись исследованиями с низким риском предвзятости.

Байесовский анализ

В качестве вторичного анализа был проведен предварительно определенный байесовский анализ. Использовалась модель со случайными эффектами. Алгоритмы Markov Chain MonteCarlo (MCMC) были реализованы с помощью программы Stan [20]. Сходимость и разрешение оценивались по максимальным значениям Rhat и минимальному эффективному размеру выборки (ESS), при этом порог ESS в 400 считался приемлемым. Для изучения различных предположений об эффекте лечения (θ: логарифмическое отношение шансов) мы задали ряд предварительных распределений. Они включали нейтральное слабоинформативное предшествование, а также слабо- и умеренно благоприятные и неблагоприятные предшествования. Обоснование приоритетов подробно описано в электронном дополнительном материале (Appendix 6). В базовой модели предполагалось нормальное распределение N(0,10) для базового риска (μ). Дисперсия гетерогенности (τ) моделировалась с помощью полунормального неинформативного приоритета со стандартным отклонением 0,5. Вторичный анализ был проведен при стандартном отклонении τ, равном 0,2, в предположении о меньшей гетерогенности. Результаты представлены в виде апостериорных распределений θ (log odds ratio) с доверительными интервалами и прогностическими распределениями для потенциальных новых исследований. Сравнение моделей проводилось путем расчета коэффициентов Байеса (BF) [21], которые были определены следующим образом: от 1 до 3: анекдотические данные; от 3 до 10: умеренные данные; от 10 до 30: сильные данные; от 30 до 100: очень сильные данные; выше 100: экстремальные данные. Все статистические анализы проводились с использованием программного обеспечения R (версия 4.3.2). Все извлеченные данные доступны в дополнительных материалах.

Post hoc анализ

Мы решили включить в исследование недавнее рандомизированное контролируемое исследование, опубликованное после сбора первоначальных данных [10]. Это исследование не полностью соответствовало нашим заранее определенным критериям PICO, поскольку в нем неврологические исходы оценивались по модифицированной шкале Rankin (mRS), а не по расширенной шкале исходов Глазго (GOSE), использовавшейся в других исследованиях. Несмотря на это различие, мы провели post hoc анализ, чтобы включить его результаты, учитывая клиническую значимость исследования и его публикацию после сбора данных. Поскольку mRS тесно коррелирует с GOSE, мы объединили данные mRS за 1 год исследования с данными GOSE за 6 месяцев из других исследований [22]. Для этого частотного анализа использовалась модель случайных эффектов DerSimonian-Laird.

Резюме результатов

Качество доказательств оценивалось с помощью системы Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) с GRADEpro GDT (RB и LC) для следующих исходов: неврологический исход, смертность, инфекция, события, связанные с переливанием крови, острый респираторный дистресс-синдром, механическая вентиляция и тромбоэмболические события [23].

Результаты

После удаления дубликатов было отобрано 4310 записей. Три исследования были определены как неопубликованные или продолжающиеся. В окончательный анализ были включены четыре исследования (N = 1853 пациента; 922 пациентам была назначена либеральная стратегия переливания крови, а 931 - ограничительная стратегия) (Fig. 1 and electronic supplementary tables1-2) [8, 9, 24, 25]. Характеристики исследований и пациентов подробно представлены в Table 1 и electronic supplementary table 3. Одно исследование (Robertson et al.) было классифицировано как имеющее некоторые опасения в отношении риска предвзятости, учитывая дисбаланс исходных данных, отсутствие данных, одновременное сопутствующее вмешательство (эритропоэтин) и более высокие исходные концентрации гемоглобина в обеих группах по сравнению с другими исследованиями (eFigure 1) [25].

Первичные исходы

С помощью модели случайных эффектов DerSimonian and Laird объединенное отношение рисков (ОР) для благоприятного неврологического исхода в 180 дней составило 0,84 (95% ДИ 0,65-1,09) при значительной гетерогенности (I² = 58%) (Fig. 2). Анализ чувствительности, включающий скорректированные коэффициенты шансов из исследования Robertson и использование метода Hartung-Knapp, дал согласованные результаты (electronic supplementaryfigures 3-4) [25]. Ограничение анализа исследованиями с низким риском смещения привело к получению ОР 0,74 (95% ДИ 0,63-0,87) при отсутствии гетерогенности (I² = 0%), что указывает на то, что одно исследование могло внести свой вклад в вариабельность, наблюдаемую в основном анализе (Fig. 2). Последовательный анализ испытаний в отношении неврологических исходов показал, что существующая доказательная база недостаточна, и для окончательных выводов необходимы дополнительные данные (electronic supplementary figure 5).

Анализ подгрупп

В предварительно определенных подгруппах подгруппа травматических повреждений головного мозга (4 исследования) дала суммарный ОР в диапазоне от 0,68 до 1,10 с умеренной гетерогенностью (I² = 49%) (fig. 3) [8, 24, 24, 25]. Ограничение исследованиями с низким риском предвзятости позволило снизить ОР до 0,78 (95% ДИ 0,65-0,93), а гетерогенность - до I²= 0%. Анализ подгрупп по шкале комы Глазго, основанный на двух исследованиях, показал незначительные объединенные ОР (ОШ < 8: ОР 0,81 [95% ДИ 0,63-1,03]; ОШ ≥ 8: ОР 0,76 [95% ДИ 0,58-1,00]) [8, 9]. Эти результаты совпадали при использовании метода Hartung-Knapp(electronic supplementary figure 3).

Байесовский анализ

Постериорные и прогностические распределения представлены на Fig. 4 and electronic supplementary figure 6 and electronic supplementary table 4. При умеренно информативной благоприятной предварительной оценке и меньшей предполагаемой гетерогенности апостериорные распределения включали значения, соответствующие улучшению исходов (например, log-OR: - 0,36, 95% ДИ от - 0,66 до - 0,09 при τ = 0,5; и log-OR: - 0,35, 95% ДИ - от 0,59 до - 0,12 при τ = 0,2). (electronic supplementary figure 7)

Вторичные результаты

Не было отмечено существенных различий между либеральной и ограничительной стратегиями в отношении смертности, инфекций, острого респираторного дистресс-синдрома, нежелательных явлений, связанных с переливанием крови, тромботических явлений или продолжительности пребывания в ОРИТ в течение 6 месяцев (electronic supplementary figure 9). Анализ чувствительности с использованием метода Hartung-Knapp (electronic supplementaryfigure 10) соответствовал этим результатам.

Post hoc анализ

Анализ, включавший исследование English et al., дал незначительный ОР, равный 0,87 (95% ДИ 0,73-1,04), когда хороший прогноз определялся как mRS ≤ 3, и 0,85 (95% ДИ 0,72-1,01), когда хороший прогноз определялся как mRS ≤ 2 (electronic supplementary figure 11) [10].

Резюме выводов

Сводная оценка по шкале GRADE представлена в electronic supplementary table 5. Достоверность доказательств для первичного результата была оценена как низкая из-за неоднородности и влияния одного исследования.

Обсуждение

Данный систематический обзор рандомизированных контролируемых исследований не предоставил окончательных доказательств влияния либеральных стратегий переливания крови на неврологический прогноз. Последовательный анализ испытаний показал, что имеющихся данных недостаточно, чтобы сделать однозначные выводы. Эти выводы согласуются с методологией частого анализа, включая метод DerSimonian and Laird (стандарт Кокрана) и подход Hartung-Knapp (HK). Однако анализ чувствительности, сфокусированный на исследованиях с низким риском предвзятости, показал, что либеральные стратегии переливания крови могут улучшить неврологический исход. Эти результаты подчеркивают влияние исследования Robertson , которое внесло значительный вклад в статистическую гетерогенность [25].

Мы считаем, что эта неоднородность может иметь клинические объяснения, связанные с различиями в протоколах исследований и характеристиках пациентов. Байесовский анализ также подчеркнул, что предполагаемый эффект стратегий переливания крови в значительной степени зависит от предположений и предварительных убеждений, заложенных в модели. Примечательно, что байесовский анализ показал, что вероятность неблагоприятной предварительной оценки, основанной на исследовании Robertson , была ниже, чем вероятность нейтральной или благоприятной предварительной оценки, что говорит о том, что результаты исследования Robertson могут не соответствовать более широкой доказательной базе. Анализ подгрупп, ограниченный пациентами с травматическим повреждением головного мозга (большинство пациентов) или стратифицированный по шкале комы Глазго , подтвердил результаты первичного анализа. Кроме того, не было отмечено значительных различий во вторичных результатах, и не было выявлено никаких проблем с безопасностью.

Основной проблемой в нашем мета-анализе была интерпретация результатов исследования Robertson [25]. Это исследование было классифицировано как «вызывающее некоторые сомнения» в двух областях ROB₂ [15]. Были выявлены исходные диспропорции, включая различия в баллах по шкале Маршалла, эпидуральных гематомах, хирургическом вмешательстве при поступлении и реактивности зрачков, причем все эти различия были в пользу либеральной группы. Хотя мы провели анализ post hoc с коэффициентами шансов, скорректированными с учетом этих диспропорций и оценки IMPACT-TBI, эта корректировка была недостаточно точной, что затрудняет четкие выводы о ее влиянии [26]. Вторая проблема связана с отсутствующими данными и отсутствием адекватных корректировок, как это рекомендуется в Кокрановских рекомендациях [15].

Помимо этих методологических проблем, две основные проблемы, связанные с протоколом исследования и характеристиками пациентов, еще больше ограничивают возможность сравнения. Основным ограничением исследования Robertson было то, что уровень гемоглобина в рестриктивной группе был неожиданно высоким, что совпадало с показателями, которые обычно наблюдались в либеральных группах других исследований. Во-первых, исходный уровень гемоглобина в обеих группах составлял 14 г/дл, в отличие от других исследований, в которых принимали участие пациенты с гемоглобином < 10 г/дл. Во-вторых, время, проведенное ниже порогового уровня гемоглобина 10 г/дл, было коротким в обеих группах: 33,9 ч (4,0-60,8) в рестриктивной группе и 10,5 ч (1,1-19,0) в либеральной группе. В отличие от этого, в исследованиях Taccone и Turgeon отмечались более устойчивые различия в течение нескольких дней [8, 9]. Кроме того, уровень гемоглобина в ограничительной группе исследования Robertson оставался высоким: 9,7 [8,6-10,9] г/дл на 9-й день, 9,6 [8,8-10,6] г/дл на 16-й день, 10,7 [9,6-11,5] г/дл на 23-й день и 10,8 [9,5-11,5] г/дл на 30-й день.

Эти уровни были схожи с либеральным подходом в других исследованиях, что уменьшает контраст между двумя стратегиями и затрудняет интерпретацию эффектов ограничительного подхода. Наконец, одним из основных ограничений исследования Robertson является его факториальный дизайн, который включал совместное назначение эритропоэтина (EPO). Факторные испытания предполагают отсутствие взаимодействия между методами лечения, но в данном случае эта независимость сомнительна [27]. Кроме того, использование EPO не соответствует современным рекомендациям и клинической практике [5]. Сочетание EPO и более высокого уровня гемоглобина в либеральной группе могло повлиять на результаты, о чем свидетельствует более высокая частота тромбоэмболических событий в исследовании Robertson по сравнению с другими исследованиями [28].

Включение данных English et al. соответствовало нашим первичным выводам, но усложняло интерпретацию результатов [10]. В отличие от других включенных в исследование работ, посвященных в основном травматическому повреждению головного мозга, в данном исследовании изучались пациенты с субарахноидальным кровоизлиянием с менее тяжелой популяцией (более 50 % пациентов имели GCS ≥ 13). Как и в исследовании Robertson [25], в «ограничительной» группе English et al. поддерживался уровень гемоглобина выше 9 г/дл - диапазон, который обычно считается относительно высоким. Такое совпадение между «ограничительной» и «либеральной» группами затрудняет определение однозначно защитного уровня гемоглобина. Трудность разграничения этих стратегий позволяет предположить, что что в будущих исследованиях следует подбирать цели переливания крови с учетом индивидуальных особенностей пациента. Использование передовых методов нейромониторинга, таких как измерение напряжение кислорода в тканях мозга (PbtO2) или насыщение кислородом яремной вены (SjvO2) - может помочь врачам корректировать трансфузии в соответствии с уникальными потребностями каждого пациента в оксигенации головного мозга, а не полагаться на фиксированные пороговые значения [1, 29].

Еще одно ограничение связано с оценкой неврологических исходов. Хотя модифицированная шкала Rankin (mRS) и Glasgow Outcome Scale (GOS) измеряют связанные аспекты восстановления, нет единого мнения о том, где устанавливать их границы [22]. В нашем анализе для определения благоприятного исхода были приняты оценка по шкале GOSE в 6-8 баллов или оценка по шкале GOS в 4-5 баллов, согласно Taccone et al [9]. Хотя такой подход позволил нам объединить данные различных исследований, он все же несколько произволен, и определение благоприятного исхода могло бы включать оценку GOSE на уровне 5 баллов. Тем не менее, классификация GOSE 5 как «хорошего» исхода может быть сомнительной, поскольку пациенты с таким уровнем могут по-прежнему сталкиваться с серьезными проблемами в работе, образовании, социальной деятельности и отношениях. Это говорит о необходимости разработки более тонких показателей, которые отражали бы весь спектр неврологического восстановления, а не сводили бы его к нескольким широким категориям.

Заключение

Данный обзор не предоставил окончательных доказательств неврологической пользы от либеральных стратегий переливания крови при ABI. Как частотный, так и байесовский анализы показывают, что оценка эффекта в значительной степени зависит от веры в одно исследование, что, вероятно, способствует значительной гетерогенности из-за различий в протоколах и основных сопутствующих вмешательствах, не отражающих современную практику. Анализ чувствительности, исключающий это исследование и сосредоточенный на исследованиях с низким риском смещения, показал, что либеральные стратегии переливания крови могут улучшить неврологические результаты. Будущие исследования должны быть направлены на выявление подгрупп пациентов, которым с наибольшей вероятностью будут полезны определенные пороговые значения трансфузии, что позволит перейти к более индивидуализированному подходу.

Документы с дополнительными данными исследования (Supplementary)

Часть 1 - ссылка

Часть 2 - ссылка

Часть 3 - ссылка

Часть 4 - ссылка

Часть 5 - ссылка

References

1. Maas AIR, Menon DK, Adelson PD et al (2017) Traumatic brain injury: integrated approaches to improve prevention, clinical care, and research. Lancet Neurol 16:987–1048. https:// doi. org/ 10. 1016/ S1474-4422(17) 30371-X

2. Sekhon MS, McLean N, Henderson WR et al (2012) Association of hemoglobin

concentration and mortality in critically ill patients with severe traumatic brain injury. Crit Care 16:R128. https:// doi. org/ 10. 1186/ cc114 31

3. Glance LG, Dick AW, Mukamel DB et al (2011) Association between intraoperative blood transfusion and mortality and morbidity in patients undergoing noncardiac surgery. Anesthesiology 114:283–292. https://doi. org/ 10. 1097/ ALN. 0b013 e3182 054d06

4. Goel R, Tobian AAR, Shaz BH (2019) Noninfectious transfusion-associated

adverse events and their mitigation strategies. Blood 133:1831–1839. https:// doi. org/ 10. 1182/ blood-2018-10-833988

5. Vlaar AP, Oczkowski S, de Bruin S et al (2020) Transfusion strategies in non-bleeding critically ill adults: a clinical practice guideline from the European Society of Intensive Care Medicine. Intensive Care Med 46:673–696. https:// doi. org/ 10. 1007/ s00134-019-05884-8

6. Coz Yataco AO, Soghier I, Hebert PC et al (2024) Red blood cell transfusion

in critically ill adults: an American college of chest physicians clinical practice guideline. Chest. https:// doi. org/ 10. 1016/j. chest. 2024. 09. 016

7. Hawryluk GWJ, Aguilera S, Buki A et al (2019) A management algorithm for patients with intracranial pressure monitoring: the Seattle International Severe Traumatic Brain Injury Consensus Conference (SIBICC). Intensive Care Med 45:1783–1794. https:// doi. org/ 10. 1007/s00134-019-05805-9

8. Turgeon AF, Fergusson DA, Clayton L et al (2024) Liberal or restrictive transfusion strategy in patients with traumatic brain injury. N Engl J Med 391:722–735. https:// doi. org/ 10. 1056/ NEJMo a2404 360

9. Taccone FS, RynkowskiBittencourt C, Moller K et al (2024) Restrictive vs liberal transfusion strategy in patients with acute brain injury: the TRAIN randomized clinical trial. JAMA 332:1623–1633. https:// doi. org/ 10. 1001/jama. 2024. 20424

10. English SW, Delaney A, Fergusson DA et al (2024) Liberal or restrictive transfusion strategy in aneurysmal subarachnoid hemorrhage. N Engl J Med. https:// doi. org/ 10. 1056/ NEJMo a2410 962

11. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM et al (2021) The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ 372:n71. https:// doi. org/ 10. 1136/ bmj. n71

12. McMillan T, Wilson L, Ponsford J et al (2016) The Glasgow Outcome Scale—40 years of application and refinement. Nat Rev Neurol 12:477–485. https:// doi. org/ 10. 1038/ nrneu rol. 2016. 89

13. Wilson L, Boase K, Nelson LD et al (2021) A manual for the glasgow outcome

scale-extended interview. J Neurotrauma 38:2435–2446. https://doi. org/ 10. 1089/ neu. 2020. 7527

14. Ouzzani M, Hammady H, Fedorowicz Z, Elmagarmid A (2016) Rayyan—a web and mobile app for systematic reviews. Syst Rev 5:210. https:// doi. org/ 10. 1186/ s13643-016-0384-4

15. Sterne JAC, Savović J, Page MJ et al (2019) RoB 2: a revised tool for assessing risk of bias in randomised trials. BMJ 366:l4898. https:// doi. org/ 10.

1136/ bmj. l4898

16. DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Control Clin

Trials 7:177–188. https:// doi. org/ 10. 1016/ 0197-2456(86) 90046-2

17. Hoaglin DC (2016) Misunderstandings about Q and “Cochran’s Q test” in

meta-analysis. Stat Med 35:485–495. https:// doi. org/ 10. 1002/ sim. 6632

18. Wetterslev J, Jakobsen JC, Gluud C (2017) Trial Sequential Analysis in systematic reviews with meta-analysis. BMC Med Res Methodol 17:39. https:// doi. org/ 10. 1186/ s12874-017-0315-7

19. Hartung J, Knapp G (2001) A refined method for the meta-analysis of controlled clinical trials with binary outcome. Stat Med 20:3875–3889. https:// doi. org/ 10. 1002/ sim. 1009

20. Carpenter B, Gelman A, Hoffman MD et al (2017) Stan: a probabilistic programming language. J Stat Softw 76:1. https:// doi. org/ 10. 18637/ jss.v076. i01

21. Gronau QF, Singmann H, Wagenmakers E-J (2020) bridgesampling: An R package for estimating normalizing constants. J Stat Softw 92:1–29. https:// doi. org/ 10. 18637/ jss. v092. i10

22. Gaastra B, Ren D, Alexander S et al (2022) Evidence-based interconversion of the Glasgow Outcome and modified Rankin scales: pitfalls and best practices. J Stroke Cerebrovasc Dis 31:106845. https:// doi. org/ 10. 1016/j.jstro kecer ebrov asdis. 2022. 106845

23. Guyatt GH, Oxman AD, Vist GE et al (2008) GRADE: an emerging consensus

on rating quality of evidence and strength of recommendations. BMJ 336:924–926. https:// doi. org/ 10. 1136/ bmj. 39489. 470347. AD

24. Gobatto ALN, Link MA, Solla DJ et al (2019) Transfusion requirements after

head trauma: a randomized feasibility controlled trial. Crit Care 23:89. https:// doi. org/ 10. 1186/ s13054-018-2273-9

25. Robertson CS, Hannay HJ, Yamal J-M et al (2014) Effect of erythropoietin and transfusion threshold on neurological recovery after traumatic brain injury: a randomized clinical trial. JAMA 312:36–47. https:// doi. org/ 10. 1001/ jama. 2014. 6490

26. Roozenbeek B, Lingsma HF, Lecky FE et al (2012) Prediction of outcome after moderate and severe traumatic brain injury: external validation of the IMPACT and CRASH prognostic models. Crit Care Med 40:1609–1617. https:// doi. org/ 10. 1097/ CCM. 0b013 e3182 4519ce

27. Montgomery AA, Peters TJ, Little P (2003) Design, analysis and presentation

of factorial randomised controlled trials. BMC Med Res Methodol 3:26. https:// doi. org/ 10. 1186/ 1471-2288-3-26

28. Corwin HL, Gettinger A, Fabian TC et al (2007) Efficacy and safety of epoetin alfa in critically ill patients. N Engl J Med 357:965–976. https:// doi. org/ 10. 1056/ NEJMo a0715 33

29. Rajagopalan S, Sarwal A (2023) Neuromonitoring in critically ill patients. Crit Care Med 51:525–542. https:// doi. org/ 10. 1097/ CCM. 00000 00000 005809

Источник фотоиллюстрации - www.freepik.com