Tattoos and transfusion-transmitted disease risk: implications for the screening of blood donors in Brazil
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Having a tattoo has been associated with serological evidence of hepatitis B and C viruses, as well as human immunodeficiency virus infections and syphilis; all of these are known to be transmissible by blood transfusion. These associations are of higher magnitude for individuals with nonprofessionally-applied tattoos and with two or more tattoos. Tattoos are common among drug addicts and prisoners, conditions that are also associated with transfusion-transmitted diseases. We examined the implications of these associations for the screening of blood donors in Brazil. Numbers of individuals who would be correctly or unnecessarily deferred from blood donation on the basis of the presence of tattoos, and on their number and type, were calculated for different prevalence situations based on published odds ratios. If having a tattoo was made a deferral criterion, cost savings (due to a reduced need for laboratory testing and subsequent follow-up) would accrue at the expense of the deferral of appropriate donors. Restricting deferral to more at-risk sub-groups of tattooed individuals would correctly defer less individuals and would also reduce the numbers of potential donors unnecessarily deferred. Key factors in balancing cost savings and unnecessary deferrals include the magnitude of the pool of blood donors in the population, the prevalence of individuals with tattoos and the culture of tattoos in the population. Tattoos can therefore be an efficient criterion for the screening of blood donors in certain settings, a finding that requires corroboration from larger population-based studies.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle