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Enregistrement W4392058658 · doi:10.2196/48617

Exploration of the Healthy Donor Effect Among 0.6 Million Blood Donors in China: Longitudinal Study

2024· article· en· W4392058658 sur OpenAlexvenueno aff
Shu Su, Yang Sun, Xiaoyun Gu, Wenjie Wu, Xiaodong Su, Ting Ma, Aowei Song, Xinxin Xie, Liqin Wang, Qianke Cheng, Lingxia Guo, Lei Zhang, Jiangcun Yang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre Scientifique et Technique du BâtimentChongqing Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineDonationBlood donorPoisson regressionCohort studyPopulationRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Blood transfusionSurgeryInternal medicineEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization emphasizes the importance of completely voluntary blood donation to maintain safe and sustainable blood supplies. However, the benefits of blood donation for donors, such as reducing the risk of disease, remain a topic of debate due to the existence of the healthy donor effect (HDE). This effect arises because of inherent health differences between blood donors and the general population, and it is also considered a methodological issue. OBJECTIVE: This study aims to generate a more detailed health profile of blood donors from a donor cohort study to mitigate and quantify the HDE and properly interpret the association between blood donation and disease outcomes among blood donors. METHODS: A retrospective cohort study was conducted between January 2012 and December 2018 among donors before their first donation. One-to-one propensity score matching was conducted through a random selection of individuals without any history of blood donation, as reported from their electronic health records. We conducted a Poisson regression between blood donors and non-blood donors before the first donation to estimate the adjusted incidence rate ratio (AIRR) of selected blood donation-related diseases, as defined by 13 categories of International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) codes. RESULTS: Of the 0.6 million blood donors, 15,115 had an inpatient record before their first donation, whereas 17,356 non-blood donors had an inpatient record. For the comparison between blood donors and the matched non-blood donors, the HDE (the disease incidence rate ratio between non-blood donors and blood donors) was an AIRR of 1.152 (95% CI 1.127-1.178; P<.001). Among disease categories not recommended for blood donation in China, the strongest HDE was observed in the ICD-10 D50-D89 codes, which pertain to diseases of the blood and blood-forming organs as well as certain disorders involving the immune mechanism (AIRR 3.225, 95% CI 2.402-4.330; P<.001). After age stratification, we found that people who had their first blood donation between 46-55 years old had the strongest HDE (AIRR 1.816, 95% CI 1.707-1.932; P<.001). Both male and female donors had significant HDE (AIRR 1.082, 95% CI 1.05-1.116; P=.003; and AIRR 1.236, 95% CI 1.196-1.277; P<.001, respectively) compared with matched non-blood donors. CONCLUSIONS: : Our research findings suggest that the HDE is present among blood donors, particularly among female donors and those who first donated blood between the ages of 46 and 55 years. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2200055983; https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=51760.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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