An international review of the characteristics of viral nucleic acid‐amplification testing (NAT) reveals a trend towards the use of smaller pool sizes and individual donation NAT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Nucleic acid-amplification testing (NAT) is used for screening blood donations/donors for blood-borne viruses. We reviewed global viral NAT characteristics and NAT-yield confirmatory testing used by blood operators. MATERIALS AND METHODS: NAT characteristics and NAT-yield confirmatory testing used during 2019 was surveyed internationally by the International Society of Blood Transfusion Working Party Transfusion-Transmitted Infectious Diseases. Reported characteristics are presented herein. RESULTS: NAT was mainly performed under government mandate. Human immunodeficiency virus (HIV), hepatitis C virus (HCV) and hepatitis B virus (HBV) NAT was performed on all donors and donation types, while selective testing was reported for West Nile virus, hepatitis E virus (HEV), and Zika virus. Individual donation NAT was used for HIV, HCV and HBV by ~50% of responders, while HEV was screened in mini-pools by 83% of responders performing HEV NAT. Confirmatory testing for NAT-yield samples was generally performed by NAT on a sample from the same donation or by NAT and serology on samples from the same donation and a follow-up sample. CONCLUSION: In the last decade, there has been a trend towards use of smaller pool sizes or individual donation NAT. We captured characteristics of NAT internationally in 2019 and provide insights into confirmatory testing approaches used for NAT-yields, potentially benefitting blood operators seeking to implement NAT.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».