HIV antiretroviral therapy and prevention use in US blood donors: a new blood safety concern
Notice bibliographique
Résumé
Antiretroviral therapy (ART) to treat and pre-exposure prophylaxis (PrEP) to prevent HIV infection are effective tools to help end the HIV epidemic. However, their use could affect HIV transfusion-transmission risk. Three different ART/PrEP prevalence analyses in blood donors were conducted. First, blood samples from HIV-positive and a comparison group of infection-nonreactive donors were tested under blind using liquid chromatography-tandem mass spectrometry for ART. Second, blood donor samples from infection-nonreactive, 18- to 45-year-old, male, first-time blood donors in 6 US locations were tested for emtricitabine and tenofovir. Third, in men who have sex with men (MSM) participating in the 2017 Centers for Disease Control and Prevention National HIV Behavioral Surveillance (NHBS) from 5 US cities, self-reported PrEP use proximate to donation was assessed. In blind testing, no ART was detected in 300 infection-nonreactive donor samples, but in 299 HIV confirmed-infected donor samples, 46 (15.4%; 95% confidence interval [CI], 11.5% to 20.0%) had evidence of ART. Of the 1494 samples tested from first-time male donors, 9 (0.6%; 95% CI, 0.03% to 1.1%) had tenofovir and emtricitabine. In the NHBS MSM survey, 27 of 591 respondents (4.8%; 95% CI, 3.2% to 6.9%) reported donating blood in 2016 or 2017 and PrEP use within the same time frame as blood donation. Persons who are HIV positive and taking ART and persons taking PrEP to prevent HIV infection are donating blood. Both situations could lead to increased risk of HIV transfusion transmission if blood screening assays are unable to detect HIV in donations from infected donors.
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 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) | 0,001 | 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 ».