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Enregistrement W4415611817 · doi:10.1080/17437199.2025.2574443

Factors associated with plasma donation intention and behaviour: a systematic review and meta-analysis of the observational literature informed by the Theoretical Domains Framework

2025· review· en· W4415611817 sur OpenAlexafffund
Cole Etherington, Megan S. Bennett, Aastha Upreti, Zack van Allen, Maximillian Labrecque, Kyle A. Rubini, Emily Gibson, Manavi T. Maharshi, Amelia Palumbo, Kelly Holloway, Samantha Meyer, Vivian Welch, Risa Shorr, Amira Brehaut, Justin Presseau

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Review · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of OttawaBruyèreHeritage Medical Research ClinicInstitute for Work & HealthOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDonationObservational studyTheory of planned behaviorBlood donorSystematic reviewMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review and meta-regression analysis examined behavioural correlates of plasma donation intention and behaviour, employing the Theoretical Domains Framework (TDF) to categorise associated factors. From 53 included studies (n = 3,282,755 participants), we identified 56 unique factors spanning 11 TDF domains. Meta-regression revealed significant correlations between plasma donation intention and six domains, including beliefs about capabilities, social influences, and emotions. Meta-regression of factors associated with behaviour did not identify any significant associations. This review highlights key theoretically informed correlates of plasma donation intention but reveals a lack of evidence on predictors of actual donation behaviour. Addressing this intention–behaviour gap through robust, longitudinal research will be critical to informing effective plasma donation interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,016
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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