Notice bibliographique
Résumé
Zika virus can be transmitted by transfusion, but the harm caused to recipients is not clear in most cases. It is very likely that the virus could also be transmitted by transplanted organs. Sensitivity to the risk from transfusion is elevated by consideration of possible severe neurologic damage in fetuses. Strategies for dealing with transfusion risk vary with the presence of Zika in the region. In nonendemic areas, risks can be reduced by excluding donors who have exposure through travel or sexual contact with someone at risk. In both endemic and nonendemic areas, the risk can be further reduced by nucleic acid testing of donors, or pathogen reduction of platelet and plasma products. The real risk to the population depends on the frequency of infection as well as the efficacy of these interventions. The interventions chosen will depend on the risk assessment for any situation; in the United States at this time, a combination of travel deferrals, testing, and, to a lesser extent, pathogen reduction is being used, but universal testing of US blood donors under investigational use has been mandated by the US Food and Drug Administration, beginning with states most at risk of local transmission. Canada is largely using travel deferrals. A precautionary approach may be taken; however, a formal decision-making framework has been suggested. The situation globally is clearly very fluid, as the epidemic continues to spread and we continue to learn how to best protect recipients of blood and transplants.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».