International survey of strategies to mitigate t<scp>ransfusion‐transmitted</scp><i>Trypanosoma cruzi</i> in n<scp>on‐endemic</scp> countries, 2016–2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Chagas disease, caused by Trypanosoma cruzi, is endemic to Mexico, Central and South America. While initially limited to the Americas, emigration of infected persons triggered geographically broader blood safety challenges. To mitigate transfusion-transmitted Chagas (TTC), transfusion services implemented approaches including risk factor questions and serologic testing. We sought to understand and compare strategies in non-endemic countries. MATERIALS AND METHODS: Transfusion services in International Society of Blood Transfusion (ISBT)-affiliated organizations and members of the ISBT Working Party on Transfusion-Transmitted Infectious Diseases were invited to complete an online survey on T. cruzi mitigation strategies. The survey queried about cases of TTC, risk factors, testing methodology, educational materials, pathogen reduction, donor/product management, donor deferral and perceived public health concerns surrounding TTC. RESULTS: Responses were received from 27 institutions in 22 countries. Most countries (77.3%) reported no historical TTC cases, while 18.2% reported 1-5 cases and 4.5% reported 6-10 cases. Concern about Chagas among the general public and public health authorities was low, but 12 of 25 blood centres reported moderate/high concern. Overall, 17 countries mitigated for TTC: 15 used risk factor questions and 10tested for T. cruzi antibodies. Ten countries used pathogen reduction but not specifically to prevent TTC. CONCLUSION: While Chagas is rarely cited as a public health concern, blood centres in many non-endemic countries, including those outside the Americas, implemented measures to mitigate risk. Mitigation focussed on risk factors associated with Latin American immigrants and serologic testing. Thus, despite the rarity of TTC, many non-endemic countries continue to address it as an ongoing blood safety risk.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».