Mitigation of the threat posed to transfusion by donors traveling to Zika‐affected areas: a Canadian risk‐based approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The recent spread of the Zika virus to the Americas and the recognition that it can cause severe disease in the developing fetus has prompted the adoption of measures to mitigate the risk that this virus might pose to transfusion safety. In nonendemic countries, the risk to transfusion results from donors traveling to an endemic region. Canada implemented a 21-day temporary deferral for prospective donors who traveled to such regions. We present the rationale for this policy, including a quantitative risk assessment supported by a Monte Carlo simulation. STUDY DESIGN AND METHODS: The model considered the following parameters, each with specified values and ranges: the probability that a donor recently returned from a Zika-endemic region, the duration of travel to this region, the daily risk of acquiring Zika while in an endemic region, and the incubation and viremic periods. We ran the simulation 20 times, each with 10 million iterations. RESULTS: In the absence of any travel deferral, 32 donors (range, 20-46 donors) would be able to donate while still being at risk of transmitting Zika, corresponding to a rate of 1:312,500 (range, 1:217,000 to 1:500,000). None of these donors would be viremic beyond 21 days after returning from their travel, with a risk estimated at less than 1:200,000,000. CONCLUSIONS: A 21-day temporary travel deferral offers an extremely wide margin of safety for the possible transmission of Zika by a donation obtained from someone who recently returned from a country where the virus is circulating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».