Prevalence, Correlates, and Viral Dynamics of Hepatitis Delta among Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most hepatitis delta virus (HDV) prevalence estimates from the United States are >10 years old, and HDV has shown significant temporal variation in other populations. HDV-hepatitis B virus (HBV) dual infection progresses rapidly, has more complications, and has a different treatment regimen than HBV infection alone. Accurate estimates of prevalence and risk factors are important to help clinicians decide who to screen. METHODS: Injection drug users in Baltimore, Maryland, who were positive for HBV serologic markers were tested for hepatitis delta antibody (HDAb) at 2 time periods: 1988-1989 (194 participants) and 2005-2006 (258 participants). Those who were HDAb positive in 2005-2006, plus a random sample of HDAb negative, HBV-positive participants were tested for HDV RNA, HBV DNA, and HCV RNA. Characteristics associated with HDV exposure and viremia were identified. RESULTS: HDV prevalence declined from 15% in 1988-1989 to 11% in 2005-2006. Among those with chronic HBV infection, prevalence increased from 29% (14 of 48 participants) to 50% (19 of 38 participants) (P=.05). Visiting a "shooting gallery" (a location where people gather to inject illegal drugs) was a strong correlate of HDAb positivity (relative risk, 3.08; P=.01). Eight (32%) of those who were HDAb positive had HDV viremia. Viremic participants had elevated liver enzyme levels and more emergency room visits. CONCLUSIONS: The temporal increase in HDV prevalence among those with chronic HBV infection is troubling; understanding this change should be a priority to prevent the burden from increasing.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».