Implementation and public acceptability: lessons from food irradiation and how they might apply to pathogen reduction in blood products
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The issues around food irradiation (FI) have both similarities and differences to pathogen reduction (PR) in blood products. We performed a systematic search of the FI literature to identify lessons that could help to inform the implementation of pathogen reduction technology for blood products. METHODS: A comprehensive literature search was performed in EMBASE. MEDLINE, PSYCHINFO, CINAL and Physiological Abstracts for articles related to FI that met predefined eligibility criteria. A coding scheme was developed by the investigators, and relevant information from the articles was coded using NVivo 9. Reports for each code were generated and summarized. RESULTS: One thousand two hundred and sixty-six articles were identified by the broad search, and 50 met the study eligibility criteria for inclusion. The implementation of FI was slow and has been met by significant controversy, sparked by concerns from the public and social groups about the acceptability of irradiated food. Numerous factors influenced public acceptability including: demographic factors; perceptions of safety and risk; endorsement of and trust in the FI industry and social institutions that serve as opinion leaders; knowledge and the provision of scientific information including benefits and cost; and the availability of choice. CONCLUSION: There are a number of lessons from the FI literature that may be generalizable to the implementation of PR of blood products. Based on findings from this study, six recommendations are made to facilitate public implementation of this new technology.
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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 | 0,001 |
| 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 ».