Hepatitis C genotype distribution and homology among geographically disparate injecting drug users in Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) prevalence is high among injecting drug users in Afghanistan, but transmission dynamics are poorly understood. Samples from HCV-infected injecting drug users were sequenced to determine circulating genotypes and potential transmission linkages. Serum samples were obtained from injecting drug user participants in Hirat, Jalalabad, and Mazar-i-Sharif between 2006 and 2008 with reactive anti-HCV rapid tests. Specimens with detected HCV viremia were amplified and underwent sequence analysis. Of 113 samples evaluated, 25 samples (35.2%) were only typeable in NS5B, nine samples (12.7%) were only typeable in CE1, and 37 samples (52.1%) were genotyped in both regions. Of those with typeable HCV, all were Afghan males with a mean age of 31.1 (standard deviation [SD] ± 8.0) years and mean duration of injecting of 3.9 (SD ± 4.3) years. Most reported residence outside Afghanistan in the last decade (90.1%) and prior incarceration (76.8%). HCV genotypes detected were: 1a, (35.2%, n = 25), 3a (62.0%, n = 44), and 1b (2.8%, n = 2). Cluster formation was detected in NS5B and CE1 and were generally from within the same city. All participants within clusters reported being a refugee in Iran compared to 93.5% of those outside clusters. Only 22.2% (4/11) of those within clusters had been refugees in Pakistan and these four individuals had also been refugees in Iran. Predominance of genotype 3a and the association between HCV viremia and having been a refugee in Iran potentially reflects migration between Afghanistan and Iran among IDUs from Mazar-i-Sharif and Hirat and carry implications for harm reduction programs for this migratory population.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».