Risk of transfusion‐associated malaria in sub‐Saharan Africa: The case of Mali
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Malaria is a health threat in sub‐Saharan Africa, where Plasmodium is not tested in blood bags. Our objective was to determine the prevalence of plasmodial carriage in blood bags and the associated factors, and the involvement of these bags in the occurrence of malaria in recipients. Methods From 1st April to 30th November, 2020, we conducted a prospective cross‐sectional study of 348 blood bags stored at 4°C in Bamako. Using SPSS 21.0 software, statistical analyses were performed using a binary logistic regression model with a significance threshold of p < 0.05 and the odds ratio (OR) framed by its 95% confidence interval (CI). Results During this period, 348 blood bags were transfused into 108/152 hospitalised patients, generating a transfusion frequency of 71.1%, with a prevalence of plasmodial carriage of 22%. Among the 54 initially malaria‐negative recipients, all 20 (37%) who received malaria‐positive blood bags and slept under long‐acting insecticide‐treated nets (LLINs) developed malaria. We recorded 33.3% deaths. Donor age ≤ 34 years ( p = 0.011; OR = 2.55[CI.95% = 1.25–5.23]), replacement donation ( p = 0.000; OR = 0.04[CI.95% = 0.0–0.19]) and not regular use of LLINs by donors ( p = 0.048; OR = 0.53[CI.95% = 0.29–1]) were factors associated with plasmodial carriage of blood bags. CD4 count<200 cells/mm 3 ( p = 0.002; OR = 0.2[CI.95% = 0.10–0.52]), severe anaemia ( p = 0.034; OR = 0.26[CI.95% = 0.10–0.90]) and decompensated anaemia ( p = 0.034; OR = 3.88[CI.95% = 1.11–13.56]) were factors independently associated with recipient death. Conclusion The prevalence of plasmodial carriage among blood donors is increasing in Mali. Transfusion malaria is a reality to be feared, with the risk increasing with the level of malaria endemicity of the blood donor.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».