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Enregistrement W4387572170 · doi:10.1111/trf.18_17554

OA2‐AM23‐MN‐06 | Change in Hemoglobin as an Indicator of Iron Deficiency in Repeat Blood Donors

2023· article· en· W4387572170 sur OpenAlexaff
Amber Meulenbeld, Esa Turkulainen, Chien‐Lin Su, W. Russell, Mikko Arvas, Mart P. Janssen

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFingerstickFerritinMedicineIron deficiencyBlood donorHemoglobinBlood donationsWhole bloodDonationConfidence intervalAnemiaPhysiologyInternal medicineImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repeat blood donation can cause iron deficiency. Blood collectors use a fingerstick hemoglobin (Hb) test to qualify donors because no point-of-care test is available for ferritin or other measures of iron stores. In some countries, ferritin is measured post-donation to monitor iron stores. In the Netherlands, donors with ferritin level below 30 ng/mL are deferred for their next donation. Although there is a clear physiological association between ferritin and changes in Hb, no quantitative estimate for this association for blood donors has been published. We analyzed data on 29,469 male and 35,292 female repeat blood donors (with 50,390 and 49,862 donations, respectively) with at least two donations between January 2012 and September 2022 for whom Hb level at first donation (baseline) was available and both ferritin and Hb were measured at subsequent donations. We analyzed the association between the log ferritin (lFer) level and the fingerstick Hb change-from-baseline (dHb). As there is a clear changepoint in the association between the dHb and log ferritin levels, we determined the changepoint by maximum likelihood estimation of a two-segmented line, where the right-hand segment has a constant value. We generated confidence intervals calculating various statistics on 1000 bootstrap samples for both the male and female data subsets. To provide an intuitive confirmation of the association, we plotted a rolling mean with a window of n = 1000 observations. On average, male donors contributed 1.7 donations and females 1.4 donations to the data subsets. Of all male and female donations, 37% and 52%, respectively, had ferritin levels below 30 ng/mL. We found a linear association between dHb and lFer for ferritin levels below 30 ng/mL (1.08 mmol/mg [95% confidence interval (CI) 1.02–1.15] for males, 0.59 mmol/mg [95% CI 0.56–0.63] for females). For ferritin levels above 30 ng/mL, we found no change in Hb as a function of lFer. The changepoint for is 30.2 for males (95% CI 28.7–31.8 ng/mL) and 31.4 for females (95% CI 28.5–33.0 ng/mL). The higher changepoint in female donors could be due to selection bias (females with a lower Hb values may be more likely to drop out as a blood donor). Scatterplot of ferritin (plotted on log scale) versus hemoglobin change from baseline.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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