Blood donor <scp>SARS</scp>‐<scp>CoV</scp>‐2 infection or vaccination and adverse outcomes in plasma and platelet transfusion recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite data supporting the safety of SARS-CoV-2 vaccination, concerns regarding the receipt of blood products from donors previously infected or vaccinated against SARS-CoV-2 persist. We assessed whether transfusions of plasma or platelet products from donors with prior SARS-CoV-2 infection or vaccination were associated with adverse outcomes in patients without COVID-19. METHODS: We linked donor SARS-CoV-2 spike and nucleocapsid antibody data and vaccination history to blood products transfused between June 1, 2020 and March 31, 2022. We used logistic regression, adjusting for demographics and comorbidities, to calculate odds ratios and 95% confidence intervals (CI) for posttransfusion thrombosis, increased respiratory requirement, and hospital mortality. Outcomes were assessed as per transfused unit from previously infected or vaccinated donors compared to units from uninfected or unvaccinated donors. RESULTS: Among 8715 hospitalizations of 7773 transfusion recipients linked to donor SARS-CoV-2 antibody data, there were 251 thromboses, 700 hospitalizations with increased respiratory requirements, and 1443 deaths. Among 15,167 transfused plasma units, 4993 and 1106 were from vaccinated donors and previously infected donors, respectively. Among 19,295 transfused platelet units, 8530 and 1368 were from vaccinated and previously infected donors, respectively. There were no associations between the transfusion of blood products from vaccinated or previously infected donors and thrombosis, increased respiratory requirements, or hospital mortality (all CI including 1). Nor were there associations between the receipt of blood products from recently infected or vaccinated donors or high SARS-CoV-2 antibody titers and adverse outcomes. DISCUSSION: Donor SARS-Cov-2 infection and vaccination were not associated with adverse patient outcomes and do not need to be considered in blood allocation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».