The impact of donor ferritin testing on blood availability in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Iron depletion is a side effect of blood donation. Agencies have developed policies to test donors and to extend inter-donation intervals (IDIs) for individuals with low ferritin levels. Ferritin testing, however, has an impact on product availability due to longer IDIs and the effect of test results on donor behaviour. In this paper we apply a model to evaluate the impact of ferritin testing in the Canadian donor population on whole blood donations. MATERIALS AND METHODS: A discrete event simulation was adopted for the study. The model represents a population of individuals that donate blood, are tested for ferritin levels, and may exit the system. Data for the simulation was derived from operational data, donor research studies from Canadian Blood Services and previously published sources. RESULTS: Red cell collections will decline by at least 3.1% and could decline by as much as 19.2% after ferritin testing is put in place. Requirements for new donors could rise by as much as 36.0%. CONCLUSION: The impact of ferritin testing on repeat donor behaviour, rather than extensions to the mandated inter-donation interval, is the largest factor influencing declines in whole blood donations. Because behaviour changes following the receipt of a low ferritin result, blood agencies must ensure that donors with low ferritin are motivated to modify their lifestyle and, when healthy, return to the donor pool.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».