Improving transfusion access through improved policy: a call for a less fragmented blood supply
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fragmentation across operations, data systems, governance, and regulation leaves many blood supply networks ill-equipped to provide timely, equitable, and crisis-resilient transfusion support. Public health emergencies, such as COVID-19 and natural disasters, have exposed the human and economic costs of these structural flaws, and how variability in practice about who can see and share data still impedes coordination even when the overall blood inventory is adequate. AREAS COVERED: This Critical Perspective examines blood supply coordination challenges in high-income countries, focusing on governance structures, operational isolation, regulatory inconsistencies, and data system incompatibilities. We analyze evidence from crisis events including pandemics, natural disasters, and mass casualty incidents to illustrate coordination failures and successful response models. The review synthesizes peer-reviewed literature identified through PubMed searches (January 2010 - September 2025), supplemented by regulatory documents, industry reports, and government policy analyses from blood regulatory agencies in the United States, United Kingdom, Canada, and other high-income countries. EXPERT OPINION: Effective solutions require coordinated interventions across multiple domains rather than isolated or localized improvements. Priority areas include governance structures that enable cross-institutional collaboration, interoperable data systems with standardized sharing protocols, regulatory frameworks that incentivize coordination, and value-based reimbursement models that reward system-wide performance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».