Blood, sweat, and tears: Red Blood Cell‐Omics study objectives, design, and recruitment activities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Red Blood Cell (RBC)-Omics study was initiated to build a large data set containing behavioral, genetic, and biochemical characteristics of blood donors with linkage to outcomes of the patients transfused with their donated RBCs. STUDY DESIGN AND METHODS: The cohort was recruited from four US blood centers. Demographic and donation data were obtained from center records. A questionnaire to assess pica, restless leg syndrome, iron supplementation, hormone use, and menstrual and pregnancy history was completed at enrollment. Blood was obtained for a complete blood count, DNA, and ferritin testing. A leukocyte-reduced RBC sample was transferred to a custom storage bag for hemolysis testing at Storage Days 39 to 42. A subset was recalled to evaluate the kinetics and stability of hemolysis measures. RESULTS: A total of 13,403 racially/ethnically diverse (12% African American, 12% Asian, 8% Hispanic, 64% white, and 5% multiracial/other) donors of both sexes were enrolled and ranged from 18 to 90 years of age; 15% were high-intensity donors (nine or more donations in the prior 24 mo without low hemoglobin deferral). Data elements are available for 97% to 99% of the cohort. CONCLUSIONS: The cohort provides demographic, behavioral, biochemical, and genetic data for a broad range of blood donor studies related to iron metabolism, adverse consequences of iron deficiency, and differential hemolysis (including oxidative and osmotic stress perturbations) during RBC storage. Linkage to recipient outcomes may permit analysis of how donor characteristics affect transfusion efficacy. Repository DNA, plasma, and RBC samples should expand the usefulness of the current data set.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».