Les fournisseurs de sang canadiens : un rôle croissant dans la surveillance de la santé publique?
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) a galvanisé les études de séroprévalence des donneurs de sang, qui continuent d’éclairer les politiques de santé publique. Nous proposons que les deux fournisseurs de sang canadiens, Héma-Québec et la Société canadienne du sang, élargissent leur rôle de surveillance de la santé publique en période postpandémique. Ensemble, les fournisseurs de sang ont une portée quasi nationale, puisqu’ils collectent des dons de sang presque tous les jours dans toutes les grandes villes et dans de nombreuses petites municipalités. Les donneurs de sang constituent un sous-ensemble sain de la population générale. Les données démographiques, les tests de routine des maladies infectieuses et les données du questionnaire de dépistage sont recueillis pour tous les dons. Près d’un million d’échantillons de sang par année pourraient être fournis pour la surveillance. Grâce à 90 % de donneurs réguliers, un échantillonnage longitudinal est possible. La surveillance actuelle des donneurs de sang comprend le suivi des taux de marqueurs infectieux dans les populations à faible risque (e.g. le VIH, le virus de l’hépatite C) ou asymptomatiques (e.g. le virus du Nil occidental), et des études ad hoc pour surveiller les infections transmissibles par transfusion. Il s’agit notamment d’infections transmises par les tiques, comme Babesia microti, et d’infections d’origine alimentaire, comme l’hépatite E. La Société canadienne du sang et Héma-Québec cherchent activement à établir un dialogue avec des professionnels de la santé publique afin d’étoffer leur rôle dans la surveillance de la santé publique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".