Quantitative estimate of the risks and benefits of possible alternative blood donor deferral strategies for men who have had sex with men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation of sensitive screening methods for human immunodeficiency virus (HIV) and hepatitis viruses prompts the question of what quantitative risks may result from altered deferral strategies for donation of blood by men who have had sex with men (MSM). STUDY DESIGN AND METHODS: Quantitative probabilistic models were developed to assess changes in the residual risk of transfusion-transmitted HIV and hepatitis B virus (HBV) associated with blood testing and quarantine release errors (QREs) in the initial year of two hypothetical policy scenarios that would allow donations from donors who have abstained from MSM behavior for at least 5 years (MSM5) or at least 1 year (MSM1). RESULTS: The MSM5 and MSM1 models, respectively, predicted annual increases in units of HIV-infected blood of 0.5% (0.03 mean additional units; 95% confidence interval [CI], 0-1) and 3.0% (0.18 mean additional units; 95% CI, 0-1) over current estimated HIV residual risk using recent, nationwide biologic product deviation reports to estimate QRE rates. These estimates are approximately 10-fold lower than estimates based on New York State QRE data from the previous decade. The models predicted smaller increases in infectious HBV donations. CONCLUSIONS: QREs remain the most significant preventable source of risk. More accurate inputs, including the percentage of MSM in the population, the percentage of MSM who have abstained from MSM activity for 1 or 5 years, the prevalence of HIV and HBV in MSM who have abstained from MSM activity for 1 or 5 years, the rate of self-deferral, and QRE rates, are required before making more precise predictions.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».