The impact of increasing the upper age limit of donation on the eligible blood donor population in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Using population prevalence data for deferrable diseases/conditions we estimated the Canadian population eligible to donate according to three upper-age limit scenarios. BACKGROUND: The donor selection criteria limit the number of potential blood donors but relaxing the upper age criteria could mitigate this. METHODS AND MATERIALS: Forty deferral criteria were identified and their corresponding prevalence data obtained to estimate the number of people excluded by the criteria. The eligible blood donor population was estimated from national census data taking the age limits, deferral criteria and deferral time-period into account. As more than one disease/condition may co-exist, the estimate was adjusted to avoid over-representation. RESULTS: Of about 33 million Canadians aged 17 (18 in Québec) to 65, 15·1 million (45·8%) are eligible to donate blood. This number increases to 15·7 million when including people up to 71 years and to 17·1 million in the absence of an upper age limit. CONCLUSION: As about 1·2 million units are collected from 600,000 donors annually, there are more than enough eligible people to meet the need. However, recruitment of donors is challenging and the absence of an upper age limit allows an additional 2 million people to donate. Other countries may wish to consider modification of the upper age criterion to address the effect of an aging population on the blood supply.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».