Sexual risk behavior questions: Understanding and mitigating donor discomfort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blood operators are working to improve donor screening and eligibility for gay, bisexual and other men who have sex with men (gbMSM), and trans and nonbinary donors. Many consider screening all donors for specific sexual risk behaviors to be a more equitable approach that maintains the safety of the blood supply. Feasibility considerations with this change include ensuring donor understanding of additional sexual behavior questions and minimizing donor loss due to discomfort. STUDY DESIGN AND METHODS: Qualitative one-on-one interviews were conducted with Canadian whole blood and plasma donors (N = 40). A thematic analysis was conducted to assess participants' understandings of the questions, examine their comfort/discomfort, and identify strategies to mitigate donor discomfort. RESULTS: All participants understood what the sexual behavior questions were asking and thought the questions were appropriate. Themes related to comfort/discomfort include: their expectations of donor screening, social norms that they bring to donation, whether their answer felt like personal disclosure, knowing the reasons for the question, trusting confidentiality, confidence in knowing their sexual partner's behavior, and potential for the question to be discriminatory. Strategies to mitigate discomfort include: providing an explanation for the questions, forewarning donors of these questions, reducing ambiguity, and using a self-administered questionnaire. CONCLUSION: While many blood operators and regulators view the move to sexual behavior-based screening for all donors as a significant paradigmatic shift, donors may not perceive additional sexual behavior questions as a significant change to their donation experience. Further research is needed to evaluate the effectiveness of strategies to mitigate donor discomfort.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».