Prevalence of hepatitis C virus infection and its correlates in a rural area of southwestern China: a community-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hepatitis C virus (HCV) infection is a major public health problem in southwestern China. Our aim of the study was to assess the prevalence of HCV infection and its correlates in the Yi population of this region. METHODS: A community-based survey was conducted to investigate sociodemographic characteristics and other associated factors for HCV infection in a rural area of southwestern China. Blood samples were collected and tested for antibodies to HCV. Anti-HCV positive samples were further assessed for HCV RNA. RESULTS: 14 years were included in our analysis. Of them, 2.8% (95% CI 2.2% to 3.5%) were positive for HCV antibody. Multiple logistic regression analysis revealed that sex (male vs female: adjusted OR (aOR)=3.30, 95% CI 1.80 to 6.07), marital status (unmarried vs married: aOR=0.27, 95% CI 0.09 to 0.80), ever using injection drug (aOR=28.65, 95% CI 15.9 to 51.64) and ever having blood transfusion (aOR=7.64, 95% CI 1.94 to 30.16) were significantly associated with HCV infection (indicated by positive HCV antibody). Stratified analysis by HIV infection found that in HIV-negative individuals, sex (male vs female: aOR=3.84, 95% CI 1.88 to 7.85), ever using injection drug (aOR=22.15, 95% CI 8.45 to 58.04), having multiple sexual partners (aOR=2.57, 95% CI 1.26 to 5.23), and ever having blood transfusion (aOR=16.54, 95% CI 4.44 to 61.58) were significantly associated with HCV infection and in HIV-positive individuals, ever using injection drug (aOR=8.96, 95% CI 3.16 to 25.38) was associated with HCV infection. CONCLUSION: The data suggested a higher risk of HCV infection in this area when compared with the rest of China and some unique associated factors. Rapid scale-up of targeted interventions are needed to prevent further transmission and consequent morbidities.
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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) | 0,000 | 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 ».