Face‐to‐face interviewing in predonation screening: lack of effect on detected human immunodeficiency virus and hepatitis C virus infections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predonation screening has become more elaborate over the years, while human immunodeficiency virus (HIV)- and hepatitis C virus (HCV)-positive donations have declined. The impact of face-to-face interviewing and of the format of the Donor Health Assessment Questionnaire (DHAQ) have not been evaluated. STUDY DESIGN AND METHODS: Canadian Blood Services DHAQ records between 1990 and 2004 were examined, and changes in them were tracked. The proportion of first-time donors permanently deferred for HIV or HCV risk, and the HIV and HCV rates per 100,000 donations, were calculated annually. Time-series analysis was used to determine whether major predonation screening changes had any effect on the HIV or HCV rates or permanent deferrals. RESULTS: In 1992, receiving money or drugs for sex was added to the DHAQ; otherwise, the content of high-risk questions changed little between 1990 and 2004. In 1997, the method of administration of the DHAQ changed from donor-completed to face-to-face interviewing for high-risk questions. Permanent deferrals for HIV or HCV risk factors and HIV and HCV rates in first-time donors decreased over this period. The HIV rates were close to 0 before 1997, whereas HCV rates decreased steadily through 2004. There was no interruption in rates in 1997 when the method of administration changed. CONCLUSION: Face-to-face interviewing for high-risk questions had no effect on HIV or HCV rates in first-time donations over 15 years of observation (during the latter 8 of which face-to-face interviewing was in place), and it did not increase permanent deferrals for HIV or HCV risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,125 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».