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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».