The difference between fingerstick and venous hemoglobin and hematocrit varies by sex and iron stores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fingerstick blood samples are used to estimate donor venous hemoglobin (Hb). STUDY DESIGN AND METHODS: Fingerstick Hb or hematocrit (Hct) was determined routinely for 2425 selected donors at six blood centers, along with venous Hb. Using sex and measures of iron status including absent iron stores (AIS; ferritin < 12 ng/mL), linear regression models were developed to predict venous Hb from fingerstick. RESULTS: Across all subjects, fingerstick Hb was higher than venous Hb in the higher part of the clinical range, but lower in the lower part of the range. The relationship varied by sex and iron status. Across centers, a female donor had on average a venous Hb result 0.5 to 0.8 g/dL lower than a male donor with the same fingerstick Hb and iron status. Similarly, a donor with AIS had on average a venous Hb result 0.3 to 1.1 g/dL lower than an iron-replete donor with the same fingerstick value and sex. An iron-replete male donor with a fingerstick result at the cutoff (Hb 12.5 g/dL) had an acceptable expected venous Hb (12.8 to 13.8 g/dL). A female donor with AIS with a fingerstick result at the cutoff had an expected venous Hb below 12.5 g/dL (11.7 to 12.4 g/dL). Of females with AIS, 40.2% donated blood when their venous Hb was less than 12.5 g/dL. CONCLUSIONS: Fingerstick is considered a useful estimator of venous Hb. However, in some donor groups, particularly female donors with AIS, fingerstick overestimates venous Hb at the donation cutoff. This significant limitation should be considered in setting donor fingerstick Hb or Hct requirements.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».