Predictive ability of sequential surveys in determining donor loss from increasingly stringent variant Creutzfeldt‐Jakob disease deferral policies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».