An international effort and use of social media to save a young girl
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: A 2-year-old female with neuroblastoma needed In(b-), E- red blood cells (RBCs). No units were available at the blood centre (BC) nor in the rare donor programme member's inventories. BC's Immunohematology Reference Laboratory (IRL) and its marketing department concentrated on recruiting and testing those donors more likely to be antigen negative based on ethnicity. MATERIALS AND METHODS: The BC's communication plan utilized social and traditional media to assist in the search for In(b-) blood. Media strategies directed donors in the United States (US) and Canada to go to their nearest BC for collection, tagging and testing of units. Two segments from each donation were shipped overnight to the BC's IRL (associated with the patient) for testing. Diluted anti-Inb sera was tested by microtechniques to conserve resources. Additionally, the American Rare Donor Program (ARDP) facilitated the international searches and acted as a liaison to the Food and Drug Administration (FDA). RESULTS: More than 25 000 people responded to the appeal. Seventy-seven BCs submitted segments from 4197 units. Two donors were In(b-) but E+ and thus not compatible with the patient but were submitted to ARDP for future needs. The prevalence of In(b-) units identified in the search was 0·048%. In total, five known In(b-) donors, two from the US and three from international sources, provided units for this patient. CONCLUSION: Social media sparked a viral response to the rare blood need. While a match was not found among the units tested, domestic and international searches were able to meet the patient's blood needs.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».