Molecular Epidemiology of Hemoglobinopathies in Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
Determining the magnitude of the thalassemia problem in a country is important for implementing a national prevention and control program. In order to acquire accurate thalassemia prevalence data, the gene frequency of α- and β-thalassemia (α- and β-thal) in different regions of a country should be determined. The molecular basis of thalassemia in Cambodia was performed by polymerase chain reaction (PCR)-based techniques in a community-based cross-sectional survey of 1631 unrelated individuals from three regions, Battambang, Preah Vihear and Phnom Penh. Thalassemia mutations were detected in 62.7% of the three studied population of Cambodia. Hb E (HBB: c.79G > A) was the most common β-globin gene mutation with a frequency ranging from 0.139 to 0.331, while the most frequent α-globin gene mutation was the -α(3.7) (rightward) deletion (0.098-0.255). The other frequencies were 0.001-0.003 for β-thal, 0.008-0.011 for α-thal-1 (- -(SEA)), 0.003-0.008 for α-thal-2 [-α(4.2) (leftward deletion)], 0.021-0.044 for Hb Constant Spring (Hb CS, HBA2: c.427T > C) and 0.009-0.036 for Hb Paksé (HBA2: c.429A > T). A regional specific thalassemia gene frequency was observed. Preah Vihear had the highest prevalence of Hb E (55.9%), α-thal-2 (24.0%) and nondeletional α-thal (15.1%), whereas Phnom Penh had the lowest frequency of thalassemia genes. Interestingly, in Preah Vihear, the frequency of Hb Paksé was extremely high (0.036), almost equivalent to that of Hb CS (0.044). Our results indicate the importance of micromapping and epidemiology studies of thalassemia, which will assist in establishing the national prevention and control program in Cambodia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».