P‐TS‐44 | Improving Blood Availability in Low‐ and Middle‐Income Countries through Drone‐Based Blood Delivery: Conclusions from an International Working Group.
Notice bibliographique
Résumé
Millions live without access to sufficient blood transfusion services in remote regions of low-and-middle-income countries (LMICs), effectively creating “blood deserts.” The traditional blood banking system is logistically complex and expensive to implement in rural settings, requiring considerable transfusion-specific infrastructure and workforce, and reliant on road travel. Where innovative, multidisciplinary approaches are needed in blood deserts, drone-based blood delivery can aid in streamlining the infrastructure needs and reduce transport time. To explore the potential of drone-based blood delivery for blood transfusions in LMIC blood deserts, a white paper was developed focusing on the current applications of this technology, identifying knowledge gaps, and implementation considerations including future arenas for research and policy. Six international experts (“delegates”) in surgery, transfusion medicine, and public policy were convened as a part of the Innovative Blood Transfusion Strategies for Blood Deserts in Low- and Middle-Income Countries Radcliffe Seminar. The exploratory process included guided reviews of peer-reviewed and gray literature, three group discussions with delegates, seven individual interviews with delegates and additional experts, and a large group discussion with the remaining sixteen delegates during the Seminar. We summarized the current state of the field and existing technologies after extensive research and recognized that while there are smaller companies entering this space, Zipline is the most widely recognized currently. Several factors including geographical and regulatory guidelines, public-private partnerships, and infrastructure would require consideration for successful implementation. Knowledge gaps and barriers namely blood availability, community engagement, and capital investment were identified and to overcome these challenges an implementation plan was laid prioritizing important areas for future study, advocacy, and legislation. Innovative strategies are urgently needed to address the lack of blood transfusion services in LMIC blood deserts. The white paper provides an outline for addressing the challenges associated and leveraging the potential benefits of drone-based delivery to improve blood delivery.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».