Prevalence and Incidence of Viral Infections among Musculoskeletal Tissue Donors and First-Time Blood Donors
Notice bibliographique
Résumé
Letters20 May 2008Prevalence and Incidence of Viral Infections among Musculoskeletal Tissue Donors and First-Time Blood DonorsFelix Yao, MBBS, Clive Seed, BSc, David Wood, MBBS, MS, and Ming-Hao Zheng, PhD, DMFelix Yao, MBBSFrom University of Western Australia, Perth WA 6009, Australia.Search for more papers by this author, Clive Seed, BScFrom University of Western Australia, Perth WA 6009, Australia.Search for more papers by this author, David Wood, MBBS, MSFrom University of Western Australia, Perth WA 6009, Australia.Search for more papers by this author, and Ming-Hao Zheng, PhD, DMFrom University of Western Australia, Perth WA 6009, Australia.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-148-10-200805200-00017 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail Background: Musculoskeletal tissue is second only to blood as the most frequently transplanted human tissue, and there continues to be an enormous demand for these allografts throughout the world. Little information is known about the risks associated with musculoskeletal tissue donation. Viral infection is a potential complication of tissue transplantation, and the prevalence and incidence of infection among tissue donors provides an indication of the relative safety of the tissue supply in different countries.Objective: To define the prevalence and incidence of markers of HIV, hepatitis B virus, hepatitis C virus, and human T-cell lymphotropic virus (HTLV) in musculoskeletal tissue ...References1. Zou S, Dodd RY, Stramer SL, Strong DM; Tissue Safety Study Group. Probability of viremia with HBV, HCV, HIV, and HTLV among tissue donors in the United States. N Engl J Med. 2004;351:751-9. [PMID: 15317888] CrossrefMedlineGoogle Scholar2. Zahariadis G, Plitt SS, O'Brien S, Yi QL, Fan W, Preiksaitis JK. Prevalence and estimated incidence of blood-borne viral pathogen infection in organ and tissue donors from northern Alberta. Am J Transplant. 2007;7:226-34. [PMID: 17109730] CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Galea G, Dow BC. Comparison of prevalence rates of microbiological markers between bone/tissue donations and new blood donors in Scotland. Vox Sang. 2006;91:28-33. [PMID: 16756598] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: From University of Western Australia, Perth WA 6009, Australia.Acknowledgment: The authors thank David Morgan, Morris Benkovich, and Ron Simard from the Queensland Bone Bank; Kellie Hamilton and Vicky Winship from the Donor Tissue Bank of Victoria; and Anne Cowie and Joyleen Winter from the Perth Bone and Tissue Bank for helping with data procurement and analysis.Grant Support: By a grant from the Sir Charles Gairdner Hospital Research Foundation awarded to Drs. Zheng and Yao.Disclosures: None disclosed. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetails Metrics 20 May 2008Volume 148, Issue 10Page: 792-794KeywordsBiomarkersBlood donorsBoneHIVHepatitis B virusHepatitis C virusPrevention, policy, and public healthTotal hip arthroplastyViral transmission and infection ePublished: 20 May 2008 Issue Published: 20 May 2008 CopyrightCopyright © 2008 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF DownloadLoading ...
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».