Epidemiology of hepatitis B in Canadian blood donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The residual risk of hepatitis B is higher than for other markers such as human immunodeficiency virus and hepatitis C virus in nonendemic countries. Evaluating the potential for further risk reduction requires a better understanding of the relationship between donor selection criteria, immigration from endemic countries, and public health vaccination strategies. STUDY DESIGN AND METHODS: Age and sex trends of hepatitis B surface antigen (HBsAg)-positive donors from 1997 to 2006 were analyzed using a Poisson model. All HBsAg-positive donors in 2005/2006 plus four matched control donors for every HBsAg-positive donor who participated were invited to participate in a risk factor interview and predictors of HBsAg positivity identified by logistic regression. A survey of 40,000 donors who did not react for all markers asked about vaccination history and country of birth. RESULTS: Most HBsAg-positive donations were from first-time donors (86%), have been decreasing in donors under the age of 30 (p < 0.01), and were correlated with geographic regions with more donors from higher-prevalence countries (p < 0001). Birth in a higher-prevalence country predicted HBsAg positivity (p < 0.01). Fifty-six percent of donors reported being vaccinated for hepatitis including approximately 80 percent of donors under age 30 who reported being vaccinated as part of regular school programs. CONCLUSION: HBsAg-positive donations are decreasing in donors under age 30, those most frequently vaccinated through provincial vaccination programs. HBsAg-positive donations largely reflect immigration from high-prevalence countries without other deferrable risk factors, mainly chronic cases that will be detected by current testing. Furthermore, risk of incident infections should decrease with increasing vaccination rates in donors, especially the younger cohort now receiving universal vaccination.
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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 ».