Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries maintain rare blood programs to provide access to blood for patients with complex serologies. These include a process to screen donors and a registry to record information about rare donors; blood agencies may also freeze some units. However, frozen blood is much more expensive than liquid blood. STUDY DESIGN AND METHODS: A two-phase approach to analysis was used to evaluate how rare a blood type must be before a frozen inventory is necessary and what screening rates are required to support a rare blood program. A simulation model was employed to evaluate the impact of inventory on patient access. RESULTS: Results suggested that, for 27 of 29 phenotypes managed by Canadian Blood Services, insufficient donors had been identified to ensure a stable inventory. Analytic results showed the screening rate necessary to ensure a stable inventory and the time frame to build a rare donor base. Twenty-nine simulation scenarios were executed to evaluate patient access to rare blood against inventory levels. Results show that some amount of frozen inventory is necessary for phenotypes rarer than 1 in 3000. However, holding more than two units apiece of O-, O+, A-, and A+ did not improve patient access. CONCLUSION: While some level of frozen blood is needed for rare blood, large inventories do not improve access. Modest amounts of frozen inventory, combined with increased door screening, provides the greatest chance of maximizing patient access.
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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 ».