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Enregistrement W1970413820 · doi:10.3949/ccjm.76.s3.01

The prevalence and natural history of hepatitis B in the 21st century

2009· article· en· W1970413820 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCleveland Clinic Journal of Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaTransmission (telecommunications)CirrhosisNatural historyChronic infectionViral loadHepatitis B virusChronic liver diseaseLimitingDiseaseLiver diseaseChronic hepatitisHepatitis BDemographyPediatricsImmunologyInternal medicineVirusImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of chronic hepatitis B virus (HBV) infection varies by geographic region. Most of North America is a low-prevalence (< 2%) area. Certain high-prevalence pockets exist, especially areas with a high proportion of Asian immigrants and Alaskan and northern Canadian native populations, where rates of chronic HBV are as high as 5% to 15%. In most low-prevalence areas, HBV infection is acquired mainly during adolescence and midadulthood, whereas perinatal transmission is the main route in high-prevalence (> or = 8%) areas. Up to 40% of patients with chronic HBV infection develop liver complications. Age at acquisition affects the likelihood of chronicity and the development of liver complications. The risk of each is greatest with perinatal transmission; the disease is usually self-limiting when exposure to HBV occurs during adolescence or young adulthood. Viral load predicts progression to cirrhosis and hepatocellular carcinoma; therefore, reducing viral load is the major goal of treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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