International review of blood donation screening for anti‐HBc and occult hepatitis B virus infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis B core antibody (anti-HBc) screening has been implemented in many blood establishments to help prevent transmission of hepatitis B virus (HBV), including from donors with occult HBV infection (OBI). We review HBV screening algorithms across blood establishments globally and their potential effectiveness in reducing transmission risk. MATERIALS AND METHODS: A questionnaire on HBV screening and follow-up strategies was distributed to members of the International Society of Blood Transfusion working party on transfusion-transmitted infectious diseases. Screening data from 2022 were assimilated and analyzed. RESULTS: A total of 30 unique responses were received from 25 countries. Sixteen respondents screened all donations for anti-HBc, with 14 also screening all donations for HBV DNA. Anti-HBc prevalence was 0.42% in all blood donors and 1.19% in new donors in low-endemic countries; however, only 44% of respondents performed additional anti-HBc testing to exclude false reactivity. 0.68% of anti-HBc positive, HBsAg-negative donors had detectable HBV DNA. Ten respondents did universal HBV DNA screening without anti-HBc, whereas four respondents did not screen for either. Deferral strategies for anti-HBc positive donors were highly variable. One transfusion-transmission from an anti-HBc negative donor was reported. DISCUSSION: Anti-HBc screening identifies donors with OBI but also results in the unnecessary deferral of a significant number of donors with resolved HBV infection and donors with false-reactive anti-HBc results. Whilst confirmation of anti-HBc results could be improved to reduce donor deferral, transmission risks associated with anti-HBc negative OBI donors must be considered. In high-endemic areas, highly sensitive HBV DNA testing is required to identify infectious donors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».