Pathogenesis of Hepatitis C During Pregnancy and Childhood
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide prevalence of HCV infection is between 1% and 8% in pregnant women and between 0.05% and 5% in children. Yet the pathogenesis of hepatitis C during pregnancy and in the neonatal period remains poorly understood. Mother-to-child transmission (MTCT), a leading cause of pediatric HCV infection, takes place at a rate of <10%. Factors that increase the risk of MTCT include high maternal HCV viral load and coinfection with HIV-1 but, intriguingly, not breastfeeding and mode of delivery. Pharmacological prevention of MTCT is not possible at the present time because both pegylated interferon alfa and ribavirin are contraindicated for use in pregnancy and during the neonatal period. However, this may change with the recent introduction of direct acting antiviral agents. This review summarizes what is currently known about HCV infection during pregnancy and childhood. Particular emphasis is placed on how pregnancy-associated immune modulation may influence the progression of HCV disease and impact MTCT, and on the differential evolution of perinatally acquired HCV infection in children. Taken together, these developments provide insights into the pathogenesis of hepatitis C and may inform strategies to prevent the transmission of HCV from mother to child.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».