Barriers and enablers to and strategies for pro-moting plasma donation: overarching protocol for three systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The growing demand for plasma protein products has caused concern in countries such as Canada, which largely relies on importing plasma products produced fr/om plasma collected in the United States. Optimizing recruitment and retention of diverse plasma donors is therefore important for supporting national donation systems that can reliably meet the most critical needs of health services. This series of three systematic reviews aims to synthesize the known barriers and enablers to source plasma donation from the qualitative and survey-based literature and identify which strategies that have shown to be effective in promoting increased intention to, and actual donation of, source plasma.Methods and analysis: Primary studies involving source or convalescent plasma donors will be included. The search strategy will capture all potentially relevant studies to each of the three reviews, creating a database of plasma donation literature. Study designs will be subsequently identified in the screening process to facilitate analysis according to the unique inclusion criteria of each review (i.e., qualitative, survey, and experimental designs). The search will be conducted in the electronic databases SCOPUS, MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Google Scholar, and CINAHL without date or language restrictions. Studies will be screened, and data will be extracted, in duplicate by two independent reviewers with disagreements resolved through consensus. Reviews 1 and 2 will draw on the Theoretical Domains Framework and Intersectionality, while Review 3 will be informed by the Behaviour Change Techniques Ontologies. Directed content analysis and framework analysis (Review 1), and descriptive and inferential syntheses (Reviews 2 and 3), will be used, including meta-analyses if appropriate. Ethics and dissemination: Ethics approval is not required for literature reviews. The findings of each review will be submitted for publication and presented at a scientific conference.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».