Impact of a policy to permit the return of donors repeat‐reactive to the Abbott PRISM antibody to hepatitis B core antigen assay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The expected donor loss from recent implementation of antibody to hepatitis B core antigen (anti-HBc) testing in Canada was uncertain but potentially significant based on US experience. To reduce donor loss from false-reactive tests, repeat-reactive donors without other evidence of infection were eligible to return. The aim was to evaluate the impact of anti-HBc testing on donor loss and to evaluate the effectiveness of this policy. STUDY DESIGN AND METHODS: For each donor in the first year of implementation (April 9, 2005-April 8, 2006) repeat-reactive for the presence of anti-HBc only but eligible to return (screening test for hepatitis B surface antigen-negative, plus not reactive to antibody to hepatitis B surface antigen [anti-HBs] and hepatitis B virus [HBV] DNA supplemental tests), 10 matched donors not reactive to the anti-HBc assay were selected. Return rates over 2 years were compared using conditional logistic regression. Testing outcomes were tabulated. RESULTS: Over the first year of testing, 412,236 donors (951,423 donations) were tested for anti-HBc, and 4,489 donors were repeat-reactive (1.3% of first-time donors, 1.0% of repeat donors). Of these 85.6 percent were also reactive for the presence of anti-HBs and/or HBV DNA supplemental tests leaving less than 15 percent eligible to return, of whom 73 percent returned (vs. 90% of controls, p < 0.001). Of the 300 anti-HBc repeat-reactive returning donors, 74 percent were anti-HBc repeat-reactive again (thus permanently deferred), 19 percent were deferred for other reasons versus 14 percent of controls (p < 0.05), and 7 percent (21 donors) did not react and were eligible to continue donating. CONCLUSION: Most donors repeat-reactive for the presence of anti-HBc likely have past exposure to HBV. If eligible, most are willing to return, but likely to test anti-HBc repeat-reactive again.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».