Tattoos as risk factors for transfusion-transmitted diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several infectious diseases have been found to be associated with tattooing, including some transfusion-transmitted diseases (TTDs). Information on tattooing has been included in screening interviews of prospective blood donors and may be a reason for deferral. METHODS: Review of articles identified through Medline (and other computerized data bases) using medical subject heading (MeSH) terms and textwords for "tattooing," "transfusion", "hepatitis", "human immunodeficiency virus", "acquired immunodeficiency syndrome", "syphilis", "Chagas disease", "infection", "risk factors", and their combinations. RESULTS: There is strong evidence for the transmission of hepatitis B virus (HBV) infection, hepatitis C virus (HCV) infection, and syphilis by tattooing. Tattooing may also transmit the human immunodeficiency virus (HIV), although convincing evidence is still lacking. There is little or no evidence that other TTDs can be transmitted by tattooing. Epidemiologic studies to date have shown a large variation in odds ratio estimates of the association between tattooing and HBV, HCV, and HIV infections. CONCLUSION: Further studies are required to clarify the risk of tattoos in transmitting infectious diseases through blood transfusions. A reassessment of tattoos as a screening criterion among blood donors is justified.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».