Hepatitis C Virus in mainland China with an emphasis on genotype and subtype distribution
Notice bibliographique
Résumé
Due to the low fidelity of the RNA-dependent RNA polymerase, Hepatitis C virus (HCV) mutates quite frequently. There are seven genetically divergent genotypes (GTs) distributed in the world, each of which contains several closely related subtypes. The peer-reviewed literatures reporting the prevalence rate of HCV GTs in Chinese hospitalized patients were identified by systematic searching of three electronic databases, and the prevalence rates were pooled through 137 qualified studies. The significant difference between HCV GT and HCV viral load and severity of hepatitis were analyzed under Chi-squared or Fisher's exact test. Data from epidemiological studies on hospitalized patients demonstrated that HCV GTs 1-6 have been found in China, of which 1b (62.78%(95% CI: 59.54-66.02%)) and 2a (17.39% (95% CI: 15.67-19.11%)) are the two predominant subtypes. HCV GTs and subtypes exhibits significant regional divergence. In North, Northwest, Northeast, East (except Jiangxi province) and Central China (except Hunan province), HCV-1b, 2a remain the two predominant subtypes; South China shows the most abundant genetic diversity that 14 subtypes were found, and HCV-3 in the Southwest China remains higher prevalent subtype than the other regions. In addition, co-infection in Liaoning province of Northeast China is the most diverse with 10 co-infection types, and Tibet has the highest rate of co-infection. The associations between HCV GTs and patients group, severity of illness and antiviral treatment efficacy were also discussed in this review.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».