Latent Toxoplasmosis in Patients With Different Malignancy: A Hospital Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seroprevalence of toxoplasmosis in different populations may vary according to different environments, social customs and habits. This study was designed to measure the seroprevalence of toxoplasmosis among patients with different malignancies and to ascertain the association between common risk factors and disease transmission. METHODS: This Cross-sectional study was from January to April of 2009. Four Oncology wards in Hospital Universiti Kebangsaan Malaysia (HUKM) were selected as the site for undertaking the present study. The survey involved 129 patients with different malignancies. Information was gathered by using study subject information sheet and a standardized structured questionnaire. Toxoplasma was screened by a standerd ELISA commercial kit in accordance with the manufacturers instructions and performed at the Department of Microbiology, HUKM Kuala Lumpur. A result of > 51 IU/ml of anti-Toxoplasma (IgG) antibody was regarded as positive, indicating latent or pre-existing Toxoplasma infection. A result of > 51 IU/ml of anti-Toxoplasma (IgM) antibody was regarded as positive, indicating recently acquired Toxoplasma infection. RESULTS: Total number of seropositive patients was 54 (67.6%), the mean age was 51 years (range15 - 88 years). Toxoplasma IgG positivity was highest among Malaysian (32%). Male to female ratio was almost equal. There was a statistically significant difference in seropositivity between patients living in rural areas compared to those living in urban areas, positive history of consumption of undercooked meat and/or blood transfusion (p < 0.05). CONCLUSIONS: These findings give some support to Toxoplasma screening program and health education, including promotion of a healthy lifestyle exclusively in seronegative patients in order to prevent seroconversion and the incidence of clinically evident opportunistic infection. KEYWORDS: Toxoplasma gondii; Risk factors; Immunocompromised; seroconversion; Seroprevalence.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».