Prevalence of human immunodeficiency virus <scp>RNA</scp> and antibody in first‐time, lapsed, and repeat blood donations across five international regions and relative efficacy of alternative screening scenarios
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Twenty-one blood organizations from five geographical regions provided HIV individual donation (ID)-NAT and serology data on 11,787,610 donations. Infections were classified as anti-HIV-/RNA+ window period (WP), anti-HIV+/RNA+ concordant positive (CP) or anti-HIV+/RNA- elite controller (EC). Residual risk and efficacy of several screening scenarios were estimated for first time, lapsed and repeat donations. METHODS: WP residual risk estimates assumed a 50% infectious dose of 3.16 virions and a 50% detection limit of 2.7 HIV RNA copies/mL for ID-NAT and 10,000 copies/mL for p24Ag. Infectivity for CP (100%) and EC (2.2%) donations was estimated based on viral load distributions and 100-fold reduced infectivity by antibody neutralization as reported elsewhere. Efficacy was calculated as proportion of transmission risk removed from baseline (i.e. in absence of any screening). RESULTS: There was no significant difference in transmission risk between lapsed and repeat donations in any region. Risk was 3.8-fold higher in first time than combined lapsed/repeat donations in South Africa but not in other regions. Screening strategies were most efficacious at interdicting infectious transfusions in first time (98.7-99.8%) followed by lapsed (97.6-99.7%) and repeat (86.8-97.7%) donations in all regions combined. In each donor category the efficacy of ID-NAT alone (97.7-99.8%) was superior to that of minipool (MP)-NAT/anti-HIV (95.0-99.6%) and p24 Ag/anti-HIV (89.8-99.1%). CONCLUSIONS: Efficacy patterns were similar by donor/donation status in each region despite large differences in HIV prevalence and transmission risk. As similar data become available for HBV and HCV, this modeling may be useful in cost effectiveness analyses of alternative testing scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».