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Enregistrement W4410509249 · doi:10.37432/jieph.supp.2023.7.2.10.2

Risk factors associated with transfusion transmissible infections among blood donors at Karongi Regional Centre for Blood Transfusion-Western Province of Rwanda

2024· article· en· W4410509249 sur OpenAlexaff
Olivier Nsekuye, Eric Matsiko, Jean Claude Niyoyita, Henri Desire Uwayo, Fabrice Ndicunguye, Moise Tuyishimire, Thomas Muyombo, Jared Omolo, Ziad El‐Khatib

Notice bibliographique

RevueJournal of Interventional Epidemiology and Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood transfusionMedicineIntensive care medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Blood transfusion saves human lives, but also it can be a route for Transfusion-transmissible Infections (TTIs) such as Human Immuno-Deficiency Virus (HIV), Hepatitis B virus (HBV), Hepatitis C virus (HCV), and Syphilis. TTIs are still a threat to the safety of blood given also the growing magnitude of viral infections (HIV, HBV, and HCV) in the population especially in the Western province of Rwanda. This study aimed to explore the risk factors associated with TTIs among blood donors in the Regional Centre for Blood Transfusion (RCBT) of Karongi, Rwanda. Methods: A secondary data analysis was conducted on cross-sectionally collected data from blood donors collected from 2015 to 2019 in the Regional Centre for Blood Transfusion of Karongi. The key variables for the current analysis were age, gender, residence, blood group, occupation, marital status, and blood donor regularity status and TTIs results reported. We analysed data using Stata version 15 and proportions of TTIs by various characteristics were calculated. Logistic regression was used to identify the factors independently associated with each of the TTIs among blood donors. The significant risk factors were assessed using a P-value of 0.05 and 95% confidence intervals. Results: Among 36,708 donations, the proportion of HBV, HCV, HIV and Syphilis was 1.3%, 0.44%, 0.065% and 0.34% respectively and the overall prevalence of all TTIs was 2.1%. HBV was associated with male gender (AOR: 1.7, 95% CI: 1.4-2.1), age group of 26-35 years (AOR: 1.5, 95% CI: 1.2-1.9), being a new blood donors (AOR:13.2, 95% CI: 8.5-20.6), living in Rusizi District (AOR: 2.5, 95% CI: 1.9-3.3) and being married (AOR: 1.7, 95% CI: 1.2-2.4). HCV was associated with male gender (AOR:1.5, 95% CI: 1.1-2.1), age groups of 26- 35 years (AOR:1.6, 95% CI: 1.1-2.5), 36-45 years (AOR:2.0, 95% CI: 1.2-3.5), 46-55 years (AOR:2.4, 95% CI: 1.2-4.8), 56-65 years (AOR:5.8, 95% CI: 2.4-14.0), being a new blood donors (AOR:4.7, 95% CI: 2.8-7.8), Rusizi District (AOR:2.9, 95% CI: 1.6-5.3), Nyamasheke District (AOR:3.9, 95% CI: 2.1-7.0) and Karongi (AOR:2.6, 95% CI; 1.4-4.8). HIV was related to being new blood donors (AOR:12.1, 95% CI: 1.6-91.0) and living in urban areas (AOR:4.1, 95% CI: 1.2-13.5). Male gender (AOR:1.9, 95% CI: 1.2-2.9) and new blood donors (AOR: 2.3, 95% CI: 1.4-3.6) determined the risk of Syphilis. Conclusion: This study illuminates key risk factors for TTIs in blood donors, emphasizing the importance of improving donor screening and selection processes. Its findings necessitate enhanced health education and continuous monitoring with sensitive testing methods. The results also underscore the need for such measures in similar settings globally for safer blood supply.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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