Frequency of rare, serious donor reactions: International perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe blood donor adverse events are rare, but due to their rarity studying them can be difficult. To get an accurate estimate of their frequency and rate in the donor population it may be necessary to combine donation data across countries. STUDY DESIGN AND METHODS: International blood collection organizations (BCOs) provided data on rare/severe donor reactions as well as denominator information for their donor populations from 2015 to 2017. Donor reactions were classified using standardized definitions. RESULTS: BCOs from six countries provided reaction data for more than 22 million donations. A total of 480 rare reactions were reported of which 76.7% were imputed as definite and 11% probable. Rates of rare reactions were higher in females and first-time donors. Systemic rare reactions were the most common reaction type, accounting for over three quarters of reactions reported. Of systemic reactions, vasovagal reactions with loss of consciousness and injury or off-site (n = 350) made up the majority and occurred 1.53 per 100,000 donations. For the 22.3% that were localized reactions, the majority of these were cellulitis (n = 71, 0.31 per 100,000 donations) followed by deep venous thrombosis (n = 21, 0.09 per 100,000 donations). CONCLUSION: Pulling together data from multiple BCOs across countries allows for a better understanding of rare reactions, such as vasovagal reaction with injury or cellulitis, and for generating a reliable incidence rate for air embolism or compartment syndrome. However, gaps remain due to missing elements such as unknown donor status or location of reaction.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».