Hepatitis C seroprevalence and correlation between viral load and viral genotype among primary care clients in Mexico.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure hepatitis C virus (HCV) sero-prevalence, prevalence, hepatitis risk characteristics frequency, and genotype correlation with viral load among clients attending health care clinics. MATERIAL AND METHODS: Venous blood samples from l12 226 consecutive consenting adults were collected from January 2006 through December 2009. HCV antibodies were detected by immunoassay. HCV RNA was detected by qRT-PCR and viral genotype was performed by PCR and LIPA test. RESULTS: The HCV seroprevalence observed was l.5 % (C.I. 95% l.3-l.7), from seropositive individuals 60.9 % reported previous blood transfusion, 28.3% declared to have relatives with cirrhosis, 25.2% had tattoos or piercings, and 6.9% referred to have used drugs. Male gender and transfusion (p<0.001) were the most frequent hepatitis risk characteristics in the HCV seropositive group. Among seropositive subjects 48.3% presented HCV RNA.The most frequent genotype detected in all geographic areas of Mexico was l (subtype lA, 33%; subtype lB, 21.4%) followed by genotype 2 (subtype 2A, 8.50%). Subjects with genotype 1 had a significant correlation with the highest viral load. CONCLUSIONS: Our results show that nearly half of seropositive individuals are chronically infected. HCV infection has been shown in this study to be an emerging health problem in Mexico.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».