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重复献血可导致或加剧缺铁，在青少年献血者和绝经前妇女中发病率较高。尽管需要指尖血红蛋白，并且最短献血间隔为 56 天，但重复献血仍然会导致并加剧铁缺乏症。过去的研究已经确定了几个增加献血者缺铁风险的因素。但目前还没有建立任何预测模型来考虑血红蛋白延迟和从血红蛋白充足但潜在铁储量低或缺乏的供者那里收集血液的竞争风险。
国外一团队使用来自 REDS-II 供体铁状态评估研究的数据，开发了多类预测模型来估计血红蛋白延迟和从具有足够血红蛋白但潜在铁储备低或缺乏的供体收集血液的竞争风险。比较了使用和不使用大多数血液中心未常规测量的两种生物标志物的模型：铁蛋白和可溶性转铁蛋白受体。生成并分析了“个人风险轨迹”：估计每个捐赠者的风险如何随着时间间隔的变化而发展，直到他们的下一次捐赠尝试。
使用5倍交叉验证评估了每个被评估的模型配置的平均多类AUC，并在15个调优集上进行了平均评估（不包括集成模型）。每个配置（模型类型和超参数集）都被绘制成一个点。显示了每种模型类型的分布。
针对顶级集成模型配置和组成它们的基础模型配置的15个调优集的多类AUC的分布。对于``标准``和``额外的生物标志物``版本，顶部的集合是基础模型的平均值。
顶级“标准生物标志物”模型的相对变量重要性。
顶级“额外生物标志物”模型的相对变量重要性。
在第一个按性别分层的返回数据集中，供者的平均风险轨迹为95%置信区间。与男性相比，女性缺铁和血红蛋白延迟的风险更高，但低铁的平均风险轨迹相似
在第一个返回数据集中，根据血红素膳食铁摄入量评分分层的献血者的平均风险轨迹为95%置信区间，该评分是根据指数捐赠时自我报告的饮食数据计算出来的。平均而言，血红素铁摄入量最低三分之一的捐赠者缺铁的风险较高，但血红蛋白延迟或缺铁的风险轨迹相似
结果显示，使用标准生物标志物，顶级模型的接受者操作特征曲线 (AUC) 下的多类面积为 77.6%（95% CI [77.3%-77.8%]）。有了额外的生物标志物，多类 AUC 增加到 82.8%（95% CI [82.5%-83.1%]）。在额外的生物标志物模型中，铁蛋白是最重要的单一变量，其次是捐赠间隔。我们确定了三种风险原型：“快速恢复者”（捐献后第 56 天出现任何不良结果的风险<10%）、“恢复缓慢者”（第 56 天不良结果风险 >60%，到第 250 天下降到 <35% ）和“慢性高风险”（第 250 天不良结果的风险 >85%）。
综上所述，对于大多数捐赠者而言，较长的捐赠间隔降低了与铁相关的不良后果的估计风险，但对某些捐赠者而言，风险仍然很高。根据个人风险评估量身定制保障措施可以减少从铁储备低或缺铁的献血者那里采集的血液。
原始出处：
, , . Individualized risk trajectories for iron-related adverse outcomes in repeat blood donors. Transfusion. 2021; 1– 9. https://doi.org/10.1111/trf.16740.
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