Bacterial contamination of blood products for transfusion in the Democratic Republic of the Congo: temperature monitoring, qualitative and semi-quantitative culture.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bacterial contamination of blood for transfusion is rarely investigated in low-income countries. We determined the contamination rate of blood products in the Democratic Republic of the Congo. MATERIAL AND METHODS: In this prospective observational study, blood products in one rural and two urban hospitals (paediatric and general) contained a satellite sampling bag by which blood was sampled for culture in a blood culture bottle (4 mL) and on an agar-coated slide to estimate colony forming units (CFU/mL). Bacteria were identified with biochemical tests and MALDI-TOF (Bruker). Exposure time >10 °C was assessed on a subset of blood products. RESULTS: CFU/mL. Contamination rates for the urban paediatric, urban general and rural hospitals were 1.6%, 2.4% and 0.3%, respectively (p=0.004). None of the following variables was significantly associated with contamination: (i) donor type (voluntary 1.6%, family 1.2%, paid 3.9%); (ii) type of blood product (red cells 1.6%, whole blood 0.6%); (ii) season (dry season 2.4%, rainy season 1.8%); (iv) age of blood product (contaminated 8 days vs non-contaminated 6 days); and (v) exposure time >10 °C (median for contaminated and non-contaminated blood reached maximum test limit of 8 hours). DISCUSSION: A bacterial contamination rate of 1.4% of whole blood and red cells is similar to results from high-income countries. Implementation of feasible risk-mitigation measures is needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».