Estimating the Number of Births to Hepatitis B Virus-infected Women in 22 States, 2006
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimating the annual number of births to hepatitis B virus (HBV)-infected women is essential for monitoring efforts to prevent perinatal HBV transmission. We describe a method for estimating births to HBV-infected women in 22 states during 2006. METHODS: The number of births to HBV-infected women was calculated by (1) multiplying the number of US/Canadian-born mothers stratified by US race/ethnicity-specific HBV prevalence estimates, and (2) adding the number of foreign-born mothers stratified by their region of birth and multiplied by region-specific HBV prevalence estimates. RESULTS: Of 2,359,912 births, an estimated 16,608 (0.7%) were to HBV-infected women. Foreign-born women, who represented 25.3% of all mothers, accounted for 80.6% of estimated HBV-infected mothers. Estimated foreign-born HBV-infected mothers were from Southeast Asia (31.2%), East Asia (21.2%), and Africa (13.8%). Non-Hispanic blacks represented 55.1% of US/Canadian-born HBV-infected mothers. Compared with a previous estimate, which considers foreign-born status only for Asian/Pacific Islander mothers, this method estimated an additional 3000 births to HBV-infected women. CONCLUSIONS: Incorporating maternal country of birth and region-specific HBV infection prevalence likely enhances estimation of births to HBV-infected women in the United States. According to our estimate, approximately 10,000 births to HBV-infected women were not identified by state and local health departments in 22 states.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».