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Enregistrement W1525761894 · doi:10.1111/trf.12011

Frequency and risk factors for donor reactions in an anonymous blood donor survey

2012· article· en· W1525761894 sur OpenAlexaffabout
Mindy Goldman, Lori Osmond, Qilong Yi, Keltie Cameron‐Choi, Sheila F. O’Brien

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood donorAdverse effectDonationFeelingRisk factorDatabaseSurgeryInternal medicineImmunologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adverse donor reactions can result in injury and decrease the likelihood of donor return. Reaction reports captured in the blood center's database provide an incomplete picture of reaction rates and risk factors. STUDY DESIGN AND METHODS: We performed an anonymous survey, mailed to 40,000 donors in 2008, including questions about symptoms, height, weight, sex, and donation status. Reaction rates were compared to those recorded in our database. Possible risk factors were assessed for various reactions. RESULTS: The response rate was 45.5%. A total of 32% of first-time and 14% of repeat donors reported having any adverse symptom, most frequently bruising (84.9 per 1000 donors) or feeling faint or weak (66.2 per 1000). Faint reactions were two to eight times higher than reported in our database, although direct comparison was difficult. Younger age, female sex, and first-time donation status were risk factors for systemic and arm symptoms. In females, low estimated blood volume (EBV) was a risk factor for systemic symptoms. Only 51% of donors who consulted an outside physician also called Canadian Blood Services. A total of 10% of first-time donors with reactions found adverse effects information inadequate. CONCLUSION: This study allowed us to collect more information about adverse reactions, including minor symptoms and delayed reactions. Based on our findings of the risk factors and frequency of adverse reactions, we are implementing more stringent EBV criteria for younger donors and providing more detailed information to donors about possible adverse effects and their management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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