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Enregistrement W4283163518 · doi:10.1111/tme.12888

Behaviour based screening questions and potential donation loss using the “for the assessment of individualised risk” screening criteria: A Canadian perspective

2022· article· en· W4283163518 sur OpenAlexafffundabout
Niamh Caffrey, Mindy Goldman, Antoine Lewin, Lori Osmond, Sheila F. O’Brien

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeHéma-QuébecUniversity of OttawaCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Blood Services
Mots-clésMen who have sex with menMedicineDeferralDonationBlood donorFamily medicineFeelingAnal intercourseHuman immunodeficiency virus (HIV)Blood lossDemographyGynecologyPsychologySocial psychologySurgeryImmunologySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To reduce the risk of HIV transmission through transfusion, gay, bisexual and other men who have sex with men (gbMSM) are deferred from donating blood in many countries for varying lengths of time after having sex with another man. In 2021, screening algorithms to identify high-risk sexual behaviours using gender-neutral criteria (i.e., without any question on MSM or time deferral for MSM) were implemented in the United Kingdom based on recommendations in a report from the FAIR (For the Assessment of Individualised Risk) steering group. OBJECTIVES: This study examines the potential donation loss expected with these criteria if implemented in Canada. METHODS: Responses from blood donors regarding engagement in behaviours such as chemsex and anal sex with a new or multiple partners within 3 months of donation were collected using an on-site paper questionnaire. RESULTS: Applying the FAIR criteria resulted in donation loss of 1.0% (95% CI: 0.8% - 1.1%). Donation loss would be higher amongst younger donors aged 17-25 (2.0%, 95% CI: 1.6% - 2.3%). Overall, 20% of donors reported feeling uncomfortable answering study questions but only 2.0% said it would stop them from donating. CONCLUSION: Donation loss could be compensated by newly eligible gbMSM and with increased recruitment and encouraging donation from infrequent donors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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