Les bases de données internationales en hémovigilance

RésuméDes bases de données internationales sont des instruments utiles pour les professionnels de la transfusion sanguine. Depuis l’avènement de l’hémovigilance et le focus international sur la sécurité transfusionnelle, des institutions internationales et des chercheurs ont rassemblé et comparé des données sur la transfusion sanguine dans différents pays. Des indicateurs internationaux en sont un des résultats, par exemple le nombre d’unités de globules rouges transfusées pour mille personnes de la population. Une base de données internationale d’hémovigilance (surveillance database for transfusion associated adverse reactions and events [STARE]) est en construction sous l’égide du Réseau internationale d’hémovigilance. Dans la phase pilote des différences entre les pays apparaissent en ce qui concerne le nombre d’évènements indésirables receveurs sur mille produits sanguins labiles. Les différences de méthode de travail et des définitions d’hémovigilance entre les pays doivent être prises en compte et leur influence sur les comparaisons devra être progressivement réduite. Ensuite, les différences qui persisteront pourront susciter des hypothèses de risques augmentés, qui feront l’objet d’études spécifiques.

A number of international databases are well-known and useful tools for professionals in blood transfusion. The advent of national hemovigilance registries and an international focus on transfusion practice and transfusion safety has led individuals and organisations to collect and compare data. This has led to the development of internationally useful indicators, for instance figures for the numbers of red cell products transfused per 1000 in the population. An international database of hemovigilance data (surveillance database for transfusion associated adverse reactions and events [STARE]) is currently being developed by the International Hemovigilance Network. In the pilot phase, it is seen that differences exist between the rates of adverse reactions and events. Factors such as the working method and definitions in use in the countries must be taken into account and efforts made to increase uniformity of the data. The remaining variability might then generate hypotheses of areas or types of increased risk, which would need to be further investigated in specific projects.