An international survey on measures to prevent transfusion‐transmitted infectious diseases—study results 2: Testing and donor vigilance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The results of a global survey on blood safety measures to prevent transfusion-transmitted infectious diseases (TTIDs) were analysed, focusing on TTID testing requirements, practices and associated donor actions (vigilance). MATERIALS AND METHODS: Responses by country/region (C/R) were categorized by World Bank income (WBI) levels: low- and lower middle-income (LLMI), upper middle-income (UMI) and high-income (HI). Consensus responses were used for C/Rs with multiple survey responses. Regions within China and India were analysed separately. Survey questions on TTID testing and donor vigilance were compared across WBI levels. RESULTS: Responses from 74 C/Rs representing 65 countries and Hong Kong were analysed. All C/Rs reported mandatory human immunodeficiency virus (HIV), hepatitis B virus (HBV) and hepatitis C virus (HCV) screening, with a few exceptions for syphilis. Most testing standards were set by national law, using antibody and/or antigen testing for HIV, HBV and HCV; antibody testing was common for syphilis. Nucleic acid testing (NAT) was less common in LLMI than in UMI and HI C/Rs. Confirmatory testing was reported by almost all (96%) C/Rs, often using the same screening test. All C/Rs provided educational material to donors, and deferred/notified donors based on reactive/positive TTID results. Most C/Rs reported reactive/positive results to a central entity, and 89% withdrew and destroyed in-date units from previous collections. CONCLUSION: All reporting C/Rs screened for HIV, HBV and HCV, with most using confirmatory testing. Advanced tests such as NAT were less common in LLMI C/Rs. Donor vigilance was consistent across income groups, with education, notification and deferral for TTID results, and most reporting withdrawal/destruction of previous collections.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».