Recruiting blood donors to the Canadian Blood Services Stem Cell Registry: A feasibility assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allogeneic hematopoietic cell transplantation remains limited when stem cell registrants cannot be contacted, are not medically fit, are unavailable, or unwilling to proceed. In a recent report, registrants who were prior blood donors were more likely to be available for donation. In this study, we analyzed extent to which recruiting blood donors to the Canadian Blood Services Stem Cell Registry (CBS SCR) can meet targets for ethnic diversity, age, and proximity to collection facilities. METHODS AND RESULTS: We analyzed 124,496 active blood donors on July 1, 2023 regarding the criteria for recruitment to the CBS SCR. A total of 40,518 (32%) were younger than 36 years of age and 49% were first-time donors (potential new recruits year over year). The ethnicity of blood donors younger than 36 years aligns more closely with the 2021 Canadian census compared to stem cell donors who were also previous blood donors, and to the current total inventory of all registrants on the CBS SCR. Of the blood donors, certain ethnic groups, including Black, Chinese, and First Nations/Indigenous, remain underrepresented. A greater proportion of active whole blood donors live within 400 km of a stem cell collection center (91%) compared to stem cell donors who donated during the past 10 years (80%). CONCLUSIONS: Recruitment of blood donors offers an opportunity to improve the ethnic diversity of the CBS SCR and increase proximity of registrants to stem cell collection centers. The potential improved availability of registrants when matched to patients requires confirmation.
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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 | 0,090 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».