Sensitive Detection Assays for Influenza RNA Do Not Reveal Viremia in US Blood Donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There have been anecdotal reports of influenza viremia since the 1960s. We present an assessment of the prevalence of seasonal and 2009 H1N1 influenza viremia (via RNA testing) in blood donor populations using multiple sensitive detection assays. METHODS: Several influenza RNA amplification assays, including transcription-mediated amplification (TMA) and 2 reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) assays, were evaluated and used to test donor samples. Retrospective samples from 478 subjects drawn at sites with high influenza activity were tested. Prospective samples were collected from 1004 blood donors who called their donation center within 3 days of donation complaining of influenza-like illness (ILI). The plasma collected on the day of donation for these subjects was tested. RESULTS: Of the repository samples, 2 of 478 plasma samples were initially reactive but not repeat reactive by influenza TMA. Of blood donors reporting ILI symptoms postdonation, 1 of 1004 samples was TMA initially reactive but not repeat reactive; all samples were nonreactive by RT-PCR testing. CONCLUSIONS: Targeting blood donor populations most likely to have influenza infection, we failed to detect influenza RNA in 1482 donor samples, with most tested by 3 different RNA assays. Seasonal influenza does not appear to pose a significant contamination threat to the blood supply.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».