Hepatitis B and C Serologic Profiles of Organ Donors and Recipients Over a 10 Year Period at a Canadian Transplant Center.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Determine the Hepatitis B (HBV) and Hepatitis C (HCV) serologic profiles of a population of Canadian solid organ donors and recipients, including prevalence of recipient HBV immunity. Methods: Data on the age, gender, organ transplanted and pre-transplant HBV and HCV serology for all solid organ donors, whose organs were transplanted, and recipients at a Canadian hospital from January 2001 through December 2011 were obtained from a transplant database. Results: There were 2533 transplant events with 1559 unique donors. Recipient HBV and HCV serology is summarized in Table 1.Table 1: Recipient HBV & HCV Serology by OrganRenal transplant recipients were more likely to have HBV vaccine immunity than were heart, lung or liver recipients (p<0.001 for all). Median age of recipients with HBV vaccine immunity was younger than non-immune recipients and those with prior HBV infection (p<0.001 for both). Recipient HBV vaccine immunity increased from 5.7% in 2001 to 45.2% in 2011. Of the 145 recipients with evidence of prior HBV infection, 61 (42%) were co-infected with HCV. Only 3 (0.2%) donors had acute or chronic HBV infection, 28 (1.8%) had prior HBV infection, and 9 (0.6%) were isolated anti-HBc positive. Compared to HCV negative recipients, recipients with HCV infection had an older median age, were more likely to be male, and were more likely to have evidence of prior HBV infection or be isolated anti-HBc positive (p<0.001 for all). Only 15 (1.0%) donors were HCV infected. Conclusions: Over 50% of recipients were HBV non-immune. Prevalence of HBV vaccine immunity increased from 2001-2011 and is expected to increase due to routine childhood HBV immunization in Canada; opportunities for quality improvement in catch-up pre-transplant immunization exist. HCV co-infection is common in recipients with evidence of prior HBV infection; prevalence of HCV infection in non-liver transplant recipients is low.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».