Current incidence and estimated residual risk of transfusion‐transmitted infections in donations made to Canadian Blood Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New testing methods such as nucleic acid amplification testing (NAT) and chemiluminescent serologic assays have been introduced, more precise estimates for infectious window periods are available, and a new method for estimating the residual risk (RR) of transfusion-transmitted infections (TTIs) has been developed. Thus, available RR estimates for Canada need to be updated. STUDY DESIGN AND METHODS: Incidence rates for known TTI markers were determined for all allogeneic whole-blood donations made to Canadian Blood Services between 2001 and 2005; they were derived from NAT conversions or seroconversions of repeat donors with at least two donations in a 3-year period. RR estimates for human immunodeficiency virus (HIV)-1 and hepatitis C virus (HCV) derived from the classical incidence/window-period model were compared to those obtained by the new method that estimates incidence from NAT-positive, antibody-negative donations (NAT-yield cases) from all donors divided by person-years. RESULTS: With the classical method, the RR of HIV (1 per 7.8 million donations) and HCV (1 per 2.3 million) were low; HBV RR was higher (1 per 153,000). HCV RR was significantly lower when estimated with the new method (1 per 13 million). Eleven HCV NAT-yield cases were predicted by applying the classical method to our seroconversion data but only 2 were observed (p = 0.011). Observed HIV-1 NAT-yield cases (n = 1) matched those predicted (n = 0.7). CONCLUSION: New tests have reduced an already low risk of TTI in Canada. HCV RR estimates by two different methods differed but both were low.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».