Behaviour based screening questions and potential donation loss using the “for the assessment of individualised risk” screening criteria: A Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».