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Enregistrement W2990741562 · doi:10.1111/vox.12867

HIV residual risk in Canada under a three‐month deferral for men who have sex with men

2019· article· en· W2990741562 sur OpenAlexafffundabout
Sheila F. O’Brien, Yves Grégoire, Josiane Pillonel, Whitney R. Steele, Brian Custer, Katy Davison, Marc Germain, Antoine Lewin, Clive R. Seed

Notice bibliographique

RevueVox Sanguinis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensHéma-QuébecCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesCanadian Blood Services
Mots-clésDeferralResidual riskHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineMen who have sex with menDemographyResidualInternal medicineFamily medicineEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: In Canada, the deferral for men who have sex with men (MSM) was decreased from a permanent deferral to a 5-year then a 12-month deferral. Current HIV testing can detect an HIV infection in donated blood within 2 weeks of exposure; thus, a 12-month deferral may be unnecessarily restrictive. We aimed to estimate the residual risk of HIV if the deferral were further decreased to 3 months. MATERIALS AND METHODS: Using a deterministic model with stochastic Monte Carlo simulation, residual risk of HIV was the sum of testing error, assay sensitivity and window-period risks. Data inputs were estimated from donor surveillance, donor surveys and published data. Residual risk was modelled at baseline and using three scenarios: (1) most likely - non-compliance, HIV prevalence and incidence rates of MSM are unchanged; (2) optimistic - non-compliance improves by 50%; and (3) pessimistic - non-compliance, HIV prevalence and incidence rates of MSM all double. RESULTS: HIV residual risk at baseline was 1 in 36·0 million donations (95% CI 1 in 1 504 907 million, 10·5 million); in the most likely scenario 1 in 34·2 million (1 in 225 534 million, 8·7 million); in the optimistic scenario 1 in 36·0 million (1 in 282 618 million, 9·5 million); in the pessimistic scenario 1 in 16·7 million (1 in 39 469 million, 6·0 million). All confidence intervals overlapped. CONCLUSION: With very low modelled risk under a 12-month deferral, the additional risk with a 3-month deferral is very low. This is true even with a pessimistic scenario.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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