Risk of transfusion‐transmitted infections among returned high‐risk deferred donors: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Blood donor selection is crucial for ensuring safe blood supply. A well-designed donor selection system helps in maintaining donor engagement by minimizing unnecessary exclusion while safeguarding transfusion safety. We aimed to assess the risk of transfusion-transmitted infections (TTIs) among high-risk deferred donors to evaluate deferral criteria efficacy. MATERIALS AND METHODS: This study included data from volunteers who were temporarily deferred because of bloodletting, high-risk sexual contact, tattooing, endoscopy and needle sticks, as well as from eligible donors who donated blood over a 12-month period. These donors were followed up for 4 years. The results of infectious confirmatory tests, including hepatitis B virus (HBV), hepatitis C virus (HCV) and human immunodeficiency virus (HIV), of returned donors who donated blood were extracted from the database. Risk ratio (RR) of TTI was calculated to compare the risk between eligible and deferred donors. RESULTS: The data from 601,177 returned, deferred and eligible blood donors were analysed. The risk of TTIs was significantly higher in the deferred group compared to eligible donor group (RR: 3.58; 95% confidence interval [CI]: 2.68-4.80; p <0.001). The risk of TTIs was significantly higher in those deferred for bloodletting (RR = 4.85; 95% CI: 3.41-6.91; p < 0.001), tattooing (RR = 3.53; 95% CI: 1.26-3.83; p = 0.029) and high-risk sexual contact (RR = 2.19; 95% CI: 1.26-3.83; p = 0.011). CONCLUSION: Individuals with a history of bloodletting, tattooing or high-risk sexual contact were at a higher risk of HBV and HCV infection, highlighting the effectiveness of donor selection procedures. Endoscopy and needle stick injuries were not associated with an increased TTI risk, emphasizing the need for further research to reassess these deferral criteria. Blood centres should monitor the efficacy of donor selection criteria while emphasizing proper donor selection and counselling.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».