Low socioeconomic status and risk for infection with Human Herpesvirus 8 among HIV-1 negative, South African black cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Between January 1994 and October 1997, we interviewed 2576 black in-patients with newly diagnosed cancer in Johannesburg and Soweto, South Africa. Blood was tested for HIV-1 and HHV-8 antibodies and the study was restricted to 2191 HIV-1 antibody-negative patients. We examined the relationship between infection with HHV-8 and sociodemographic and behavioural factors using unconditional logistic regression models. Of the 2191 HIV-1 negative patients who did not have Kaposi's sarcoma, 854 (39.1%) were positive for antibodies against the latent nuclear antigen of HHV-8 encoded by orf73 in a immunofluorescence assay. Infection with HHV-8 was independently associated with increasing age (P trend = 0.02). For females, independent risk factors also included working in a paid domestic capacity (OR 1.63, 95% CI 1.09-2.44, P = 0.02), defining occupational status as economically non-active unemployed (OR 1.70, 95% CI 1.06-2.72, P = 0.03), having a state pension or being on a disability grant (OR 1.49, 95% CI 1.05-2.11, P = 0.02), using oral contraceptives (OR 1.43, 95% CI 1.03-1.99, P = 0.03) and having a delayed age at menarche (P trend = 0.04). The relationship between these variables and HHV-8 antibody status requires further, prospective study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».