Human T‐cell lymphotropic virus: A simulation model to estimate residual risk with universal leucoreduction and testing strategies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives In Canada, transfusion transmission risk of Human T‐cell lymphotropic virus ‐I/ II ( HTLV ) is addressed by universal leucoreduction and universal antibody testing. We aimed to estimate the risk with the current policy, if testing only first‐time donors and if testing were stopped. Materials and Methods Monte Carlo simulation was employed to estimate the proportion of red cell concentrate, random donor platelet and apheresis platelet units that would be released into inventory in each scenario (10 billion donors each). The model estimated the number of HTLV ‐positive donations not intercepted by testing, randomly assigned the number of HTLV particles/100 leucocytes using proportions from published data and randomly selected a postleucoreduction leucocyte count from quality control data. Units were considered infectious if ≥9 × 10 4 copies of HTLV provirus. Results With universal leucoreduction in place, the residual risk of releasing an HTLV potentially infectious unit with universal testing was 1 in 1·2 billion units (0, 1 in 55·9 million), with testing only first‐time donors 1 in 7·1 million (0, 1 in 1·05 million) and with no testing 1 in 1·0 million (0, 1 in 178 600). The efficacy of leucoreduction was >99·5% (lower bound 95·7%) for all scenarios. Conclusion With universal leucoreduction in place, switching from universal testing to testing first‐time donors would incur very low risk.
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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 | 0,000 | 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 ».