Sero-Epidemiological Study of Hepatitis E Virus among Thalassemia as High Risk Patients: A Cross-Sectional Survey in Jahrom, Southern, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis E virus (HEV) could be cause of viral hepatitis in the developing countries and cause severe epidemics. According to other studies, blood transfusion as a probable route of HEV infection has been suggested. An infection with hepatitis agents such as HEV causes active liver failure in multi-transfusion patients in particular thalassemia. The purpose of this study determines the seropositivity of anti-HEV antibodies in thalassemia individuals in Jahrom. In a cross-sectional study, sera from 110 thalassemia were collected between 2013 and 2014. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) method was performed to detection of anti-HEV antibodies. Individuals' data were collected such as, demographic and clinical, for statistical analysis. Our results show that 10% and 1.8% of the enrolled patients were HEV Ig-G and Ig-M positive antibodies respectively. In addition, there was statiscally significant difference in age groups for prevalence of anti-HEV Ig-G (P = 0.01). Also the serum levels of liver enzymes such as ALT and AST in the HEV Ig-G and Ig-M positive samples were significantly higher than anti-HEV negative samples. But there were no significant difference between sex and splenectomy with anti-HEV positive samples. The results indicate more study are needed to assess HEV screening of blood products to these patients that those have a probably risk of exposure to HEV especially in higher years old.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».