Knowledge Related to Blood Donation and Iron, and Willingness to Take Iron Supplements Among Blood Donors in Multiple Countries
Notice bibliographique
Résumé
Frequent blood donation can deplete iron stores, increasing the risk of iron deficiency anemia. Postdonation iron supplements may help preserve donor health, but willingness to take supplements likely depends on donor knowledge and confidence. We conducted a cross-sectional survey among 5691 whole blood donors from 6 countries (Netherlands, USA, Japan, Finland, Sweden, Germany). Knowledge was assessed using 16 true-or-false statements on 4 blood donation-related topics; confidence by asking if donors were "certain" or "guessing." Willingness to take supplements was assessed using 3 scenarios: to continue donating, when advised by a donor physician, and general iron supplementation rejection. Using logistic regressions, we assessed associations between knowledge, confidence, and willingness to take iron supplements for each scenario, adjusted for sex, age, country, prior supplement use, and trust in the blood service. Most donors exhibited medium to high knowledge and under confidence in that knowledge. Willingness to take supplements was high (80.6%-84.2% across scenarios). Knowledge and confidence were not consistently associated with willingness to take supplements. In contrast, trust in the blood service (odds ratio [OR] = 1.64, P < .001) and prior supplement use (OR = 1.87, P < .001) were strongly associated with willingness when supplements were required to continue donating, with similar effects across other scenarios. Willingness varied across countries, with higher willingness in Nordic countries. These findings suggest that trust-building approaches may be more promising than education-focused strategies, though causal relationships require further research. High acceptance rates suggest that postdonation iron supplementation may be a feasible strategy for donor iron management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».