Restless legs syndrome among blood donors: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives Restless legs syndrome (RLS), with adverse health outcomes, has been linked to blood donation, but evidence published thus far has not been rigorously analysed. This systematic review aggregates existing evidence on RLS among blood donors and identifies associated factors worthy of further investigation. Materials and Methods MEDLINE and EMBASE were searched for articles published through 16 December 2023. Eleven studies from eight countries were selected from 142 publications. The pooled prevalence of RLS was calculated using a random‐effects model, with heterogeneity assessed by the Cochran Q and I 2 statistics. Meta‐regression and sensitivity analyses explored sources of heterogeneity and the robustness of findings. Results Eleven studies, involving 20,255 blood donors, were included. The pooled prevalence of RLS among blood donors was 10.30% (95% confidence interval [CI]: 5.54%–16.30%), which was significantly higher than in the general adult population (3.0%, 95% CI: 1.4%–3.8%). Meta‐regression identified the year of study and geographical region as significant sources of heterogeneity. From the five studies that used logistic regression analyses, female sex and older age stand out as associated factors. No publication bias was detected, and sensitivity analysis confirmed the robustness of results. Conclusion Our findings suggest a high burden of RLS among blood donors, underscoring the need for further research with standardized criteria, appropriate design and analytical methodologies to better understand the impact of RLS on individual donors and the global blood supply.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».