Comparison of Deferral Rates Using a Computerized versus Written Blood Donor Questionnaire: A Randomized, Cross-Over Study
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
Background: Self-administered computer-assisted blood donor screening strategies may elicit more accurate responses and improve the screening process.\nMethods: Randomized crossover trial comparing responses to questions on a computerized hand-held tool (HealthQuiz, or HQ), to responses on the standard written instrument (Donor Health Assessment Questionnaire, or DHAQ). Randomly selected donors at 133 blood donation clinics in the area of Hamilton, Canada participated from 1995 to 1996. Donors were randomized to complete either the HQ or the DHAQ first, followed by the other instrument. In addition to responses of âyesâ and ânoâ on both questionnaires, the HQ provided a response option of ânot sureâ. The primary outcome was the number of additional donors deferred by the HQ.\nResults: A total of 1239 donors participated. Seventy-one potential donors were deferred as a result of responses to the questionnaires; 56.3% (40/71) were deferred by the DHAQ, and an additional 43.7% (31/71) were deferred due to risks identified by the HQ but not by the DHAQ. Fourteen donors self-deferred; 11 indicated on the HQ that they should not donate blood on that day but did not use the confidential self-exclusion option on the DHAQ, and three used the self-exclusion option on the DHAQ but did not indicate that they should not donate blood on the HQ. The HQ identified a blood contact or risk factor for HIV/AIDS or sexually transmitted infection that was not identified by the DHAQ in 0.1% to 2.7% of donors.\nConclusion: A self-administered computerized questionnaire may increase risk reporting by blood donors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle