Blood donor characteristics and blood safety before and during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic: A <scp>BEST</scp> Collaborative international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Early in the COVID-19 pandemic, blood suppliers faced unique challenges meeting changing demand while maintaining safety for donors, recipients and staff. Actions taken may have altered the composition of the donor base and the frequency of confirmed-positive infectious disease marker (IDM) rates. No studies have evaluated the impact of the pandemic on donations, donor demographics and blood safety across several countries. MATERIALS AND METHODS: Whole blood/red blood cell (RBC) donors and donations and confirmed IDM reactivity recorded during from 11 March 2019 to 11 September 2019 ("pre-pandemic period") and from 11 March 2020 to 11 September 2020 ("pandemic period") were collected by 11 blood services participating in the Biomedical Excellence for Safer Transfusion (BEST) Collaborative. RESULTS: Eleven blood services from nine countries reported on over 4 million donations per period. On average, donations dropped by 4.0% between pre-pandemic and pandemic periods, driven by fewer donations from active repeat donors (-5.6%) and first-time [FT] donors (-14.0%) but partially offset by more donations from lapsed donors (+15.7%). The decline was also driven by fewer donations from male donors (-7.6%) and younger donors (i.e., 16-25 years: -19.0%). Overall, the rate of confirmed IDM positivity dropped from 100.0 to 88.6 per 100,000 donors (-11.4%) between pre-pandemic and pandemic periods. CONCLUSION: Early in the pandemic, blood donations, particularly from FT donors, decreased. In future respiratory virus pandemics, blood banks should anticipate changes in demand, collection site locations and capacity and donor behaviour. Unlike results in acute catastrophes, lower rates of confirmed IDM positivity were observed, in part related to lower numbers of FT, male and younger donors.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».