Hepatitis C virus infection in dialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) infection is a global health problem, common worldwide, leading to acute and chronic hepatitis and its consequences of hepatocirrhosis and hepatocellular carcinoma. Patients on hemodialysis belong to the high-risk group of HCV infection. The prevalence of HCV infection in dialysis patients ranges from 4% to more than 70% in some countries. The main reasons for such a high incidence of infections are a high prevalence of HCV infection in the general population, lack of standard infection precautions and effective vaccination, inadequate disinfection procedures of dialysis machines and other medical equipment, as well as spread of infection from patient to patient, especially in dialytic centers with a high percentage of infected patients. The diagnostic procedures useful in the evaluation of HCV infection are detection of anti-HCV antibodies, identification of HCV RNA, counts of virus copies, and identification of its genome. From the 6 major genotypes and multiple subtypes of the HCV, genotypes 1a and 1b are the most common in Europe and Japan, and 1b is responsible for more severe liver disease and aggressive course leading to liver fibrosis. Antiviral therapy of HCV+ dialysis patients with interferon-alpha (INF-alpha) gives slightly better results than in the general population, but is poorly tolerated and associated with side effects. Although ribavirin in not recommended for dialysis patients, the addition of small doses of this compound to pegylated INF is discussed, especially for patients in whom previous infection treatment failed.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».