Blood donor populations reveal a clear association between ferritin and change in haemoglobin levels
Notice bibliographique
Résumé
Many blood establishments worldwide monitor serum ferritin alongside mandatory haemoglobin (Hb) screening to better protect donors from iron deficiency and anaemia. However, the relationship between ferritin and Hb, and the ferritin level that indicates iron deficiency, remains unclear. Whole blood donation results in significant iron loss, and repeated donations can deplete iron stores. This study analysed over 1 million whole-blood donations from four countries to explore the association between Hb change and ferritin levels. Hb change was defined relative to a donor's initial Hb level. A consistent two-phase relationship emerged: At low ferritin levels, Hb change is linearly associated with log ferritin; above a certain threshold, this association disappears as donors recover their reference Hb. The transition point and slope of this association differ by population. These results suggest that ferritin thresholds for identifying limited Hb recovery are not universal but population-specific, influenced by biological and procedural differences, including ferritin assay variability. While the overall pattern is consistent, the absence of standardized procedures and assays limits the ability to define global ferritin thresholds for donor care. This underscores the importance of localized approaches to ferritin-based donor management and the need for harmonized methodologies across blood services.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».