Spontaneous clearance of childhood hepatitis C virus infection
Notice bibliographique
Résumé
To describe the spontaneous clearance rate of childhood hepatitis C virus (HCV) infection, to determine whether route of transmission affects the clearance rate and to identify other predictors of clearance. Children with chronic hepatitis C were identified between 1990 and 2001. The rate of spontaneous clearance (defined as >or=2 positive anti-HCV antibody test but negative HCV RNA) was calculated using survival analysis. Univariate and multivariate predictor variables [route of transmission, age at infection, age at last follow-up, alanine aminotransferase (ALT) and gender] for clearance were evaluated. Of 157 patients, 28% of children cleared infection (34 transfusional and 10 nontransfusional cases). The 123 transfusional cases were older at time of infection and at follow-up, compared with the 34 nontransfusional cases. Younger age at follow-up (p < 0.0001) and normal ALT levels (p < 0.0001) favoured clearance. Among cases of neonatal infection, 25% demonstrated spontaneous clearance by 7.3 years. The rate of spontaneous clearance of childhood HCV infection was comparable between transfusional and nontransfusional cases. If clearance occurs, it tends to occur early in infection, at a younger age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».