Hepatitis C Virus Genotype Distribution in Kermanshah Province, Western Iran
Notice bibliographique
Résumé
Six major hepatitis C virus genotypes have been characterized, which vary in their geographical distribution. Knowledge of the distribution of various genotypes is essential for successful future research, treatment and control strategies. In this study, the distribution of HCV genotypes and their association with possible risk factors in a group of HCV infected patients from Kermanshah province of Iran was investigated. HCV viral load test by Real time- PCR method was used for diagnosis of infected cases. The genotypes of cases were revealed using Nested- and Multiplex-PCR and with direct sequencing results were confirmed. Risk factors were also recorded and a multivariate analysis was performed. Among 180 infected people, 138 (76.6%) with 3a genotype, 35 (19.4%) with 1a genotype, 3 (1.7%) with 1b genotype and 4 (2.2%) with 3a and 1b were determined. HCV was transmitted by different routes such as intravenous drug abuse (IVDA), tattooing, sexual, blood transfusion and other risk factors. IVDA and sex are the main risk factors in the men and women, respectively. However, 3a is the predominant genotype in the all groups. This study revealed that 3a is the most prevalent genotypes in Kermanshah province.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».