P‐BB‐51 | Increasing Blood Diversity: How Blood Center Websites Tackle Critical Blood Shortages for Sickle Cell Patients Through Recruitment of African‐American Donors
Notice bibliographique
Résumé
Background/Case Studies: An anti-treponemal-specific IgM/IgG test is used to screen blood donations for syphilis.Previously, we identified a temporal association between unconfirmed syphilis repeat-reactive (RR) results and other potential confounders: vaccination campaigns for influenza/COVID-19, community-circulating influenza virus (I), COVID-19, and other respiratory viruses (ORV) typically overlapping with influenza (IORV).In this study we assessed the unconfirmed peak syphilis RR rates in the COVID-19 pandemic period compared to the pre-pandemic period.Study Design/Methods: Influenza and COVID-19 vaccination histories in the preceding 3 months were extracted.Aggregated syphilis RR results that did not confirm were collated (September 2017 to December 2022; PK 7300 instrument [Beckman Coulter; Brea, CA, USA]).Peak syphilis RR results were compared against; influenza/COVID-19 vaccination data.IORV and Respiratory Syncytial Virus (RSV) data were acquired from the Public Health Agency of Canada Respiratory Virus Detection Surveillance System.Data analysis used GraphPad Prism 9.5.0 (GraphPad Software, Boston, MA, USA).Results/Findings: Results and findings are listed in the Table.Conclusions: Multiple immune pressures in the postpandemic period are associated with a noticeable increase in syphilis RR rates in the pandemic period compared to the pre-pandemic period.We speculate that re-emerging immune pressures from vaccination and/or community-acquired COVID-19 or IORV (including RSV) are generating non-specific immune responses identified by the IgM component of the syphilis test.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,006 |
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 ».