MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017592562 · doi:10.1111/j.1537-2995.2006.00744.x

Predictive ability of sequential surveys in determining donor loss from increasingly stringent variant Creutzfeldt‐Jakob disease deferral policies

2006· article· en· W2017592562 sur OpenAlexaffabout
Sheila F. O’Brien, Jo Anne Chiavetta, Mindy Goldman, Wenli Fan, Rama C. Nair, Graham D. Sher, Eleftherios C. Vamvakas

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeferralMedicineBlood supplyDemographyBlood collectionSurgeryEmergency medicineBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Predonation screening questions about travel increase the safety of the blood supply from diseases such as variant Creutzfeldt-Jakob disease (vCJD) and malaria. This study examines the ability of sequential surveys to predict actual travel deferrals and the operational validity of travel questions. STUDY DESIGN AND METHODS: To assess donor travel histories before implementing key deferral policies, two donor surveys were carried out at Canadian Blood Services collection sites in February 1999 (8026 donors) and March 2001 (13,623 donors). In-person interviews were carried out with 1530 donors to assess the operational validity of the short travel question. Time-series analysis was used to determine whether there was a change in deferrals when deferral policies were implemented. Predicted donor loss estimates based on survey results were compared with actual deferrals. RESULTS: Deferrals increased significantly (p < 0.05) when vCJD deferral policies were implemented in October 1999 and September 2001, but not in October 2000. Survey data accurately predicted deferrals 6 months after implementation from the initial policy (2.51% predicted vs. 2.51% actual), but there were fewer deferrals than predicted for the second (2.89% predicted vs. 2.26% actual, p < 0.01) and third deferral policies (3.10% predicted vs. 1.89% actual, p < 0.01). There was 96 percent agreement between donor responses to a short screening question and a detailed travel history. CONCLUSION: The initial survey accurately predicted the actual donor deferral rate, but the deferral rate was less than predicted for subsequent, more stringent donor deferral policies. Donors answered a short travel question suitable for donor screening similarly to a very detailed travel history.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransfusionMême sujetPrion Diseases and Protein MisfoldingTravaux en français237 207