High false‐negative rate of anti‐<scp>HCV</scp> among <scp>E</scp>gyptian patients on regular hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Routine serological testing for hepatitis C virus (HCV) infection among hemodialysis (HD) patients is currently recommended. A dilemma existed on the value of serology because some investigators reported a high rate of false-negative serologic testing. In this study, we aimed to detect the false-negative rate of anti-HCV among Egyptian HD patients. Seventy-eight HD patients, negative for anti-HCV, anti-HIV, and hepatitis B surface antigen, were tested for HCV RNA by reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). In the next step, the viral load was quantified by real-time PCR in RT-PCR-positive patients. Risk factors for HCV infection, as well as clinical and biochemical indicators of liver disease, were compared between false-negative and true-negative anti-HCV HD patients. The frequency of false-negative anti-HCV was 17.9%. Frequency of blood transfusion, duration of HD, dialysis at multiple centers, and diabetes mellitus were not identified as risk factors for HCV infection. The frequency of false-negative results had a linear relation to the prevalence of HCV infection in the HD units. Timely identification of HCV within dialysis units is needed in order to lower the risk of HCV spread within the HD units. The high false-negative rate of anti-HCV among HD patients in our study justifies testing of a large scale of patients for precious assessment of effectiveness of nucleic acid amplification technology testing in screening HD patient.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».