An international comparison of HIV prevalence and incidence in blood donors and general population: a BEST Collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Efficiency in mitigating HIV transmission risk by transfusion may vary internationally. We compared HIV prevalence and incidence in blood donors across different jurisdictions in relation to those rates in the general population and differences in deferral practices. MATERIALS AND METHODS: Data from 2007 to 2016 were collected in Australia, Brazil (São Paulo), Canada, England, France, Italy, Ireland, Japan, the Netherlands, New Zealand, Norway, Spain (Basque Country), USA (Vitalant) and Wales. For each country/region, the number of HIV antibody-positive donations and nucleic acid testing (NAT)-only-positive donations was broken down according to first-time or repeat donor status, along with the relevant denominators. RESULTS: There is a modest correlation between HIV prevalence among first-time donors and HIV prevalence in the general population. However, rates of HIV-positive donations in repeat donors, a proxy for incidence, do not correlate with incidence rates in the general population. Rates in donors from Italy and Basque Country, where deferral criteria for men having sex with men are less stringent, are higher compared with most other jurisdictions. Rates of NAT-only-positive donations are extremely low and do not differ significantly after adjustment for multiple comparisons. CONCLUSION: Donor HIV rates are only weakly associated with those observed in the general population. Countries with less stringent deferral criteria have higher HIV rates in their donor population, but the rates remain very low.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».