Anti-Hev Antibody Prevalence in Three Distinct Regions of Turkey and its Relationship with Age, Gender, Education and Abortions
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis E virus (HEV) causes epidemics in developing countries such as India, Burma, Indonesia, Chad and China, but it causes sporadic cases in developed countries such as the U.S.A., Canada and the U.K. Turkey represents a bridge between HEV endemic and non-endemic areas, and HEV may cause epidemics in Turkey. In this study, the prevalence of HEV in three distinct regions of Turkey and its relationship with age, gender, education and abortions was investigated. Nine hundred ten randomly selected cases from three cities in three geographic regions of Turkey (Manisa from the Aegean region, Elmadağ/Ankara from Central Anatolia and Diyarbakır from Southeastern Anatolia) were enrolled in the study. After informed consent was obtained, the subjects completed a detailed questionnaire including questions about age, sex, education, and the number of pregnancies, abortions, stillbirths and live babies, and if there was a history of abortion from icteric pregnancy. We researched anti-HEV antibodies in the serum samples of subjects using ELISA. The overall anti-HEV antibody seroprevalence rate was 6.3% (57/910). It was 2.7% in Elmadağ/Ankara, 3.8% in Manisa and 11.7% in Diyarbakır. There was a significant difference between Diyarbakır and the other two regions (p < 0.0001). No significant difference was observed between the other parameters. In conclusion, the overall anti-HEV antibody seroprevalence rate was 6.3% and these rates increased with age.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».