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Enregistrement W2773391474 · doi:10.24293/ijcpml.v16i1.993

ANTI HCV DAN JUMLAH PENDERITA JANGKITAN (PREVALENSI INFEKSI) VIRUS HEPATITIS C

2018· article· en· W2773391474 sur OpenAlexaboutno aff
Isti Setijorini Wulandari, Kismardhani

Notice bibliographique

RevueINDONESIAN JOURNAL OF CLINICAL PATHOLOGY AND MEDICAL LABORATORY · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral hospitalQuarter (Canadian coin)Hepatitis C virusIndonesianInternal medicineVirologyVirusPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTIn various prevalence Hepatitis C Virus (HCV) infections was found all over the world. There is no accurate data about the spreading of HCV infection in Indonesia. Indonesian Department of Health makes a program to make a database from all provinces in Indonesiaabout prevalence of HCV. This is supported by request from the district Health Department of Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY)Province to conduct HCV infection surveillance in 2007. Data of HCV infection from blood transfusion service show approximately 2%.To complete the basic data by knowing the prevalence of HCV in Dr. Sardjito General Hospital Yogyakarta at DIY province. This is an Hospital Yogyakarta at DIY province. This is anHospital Yogyakarta at DIY province. This is an observational descriptive study about HCV infection prevalence in Dr. Sardjito General Hospital Yogyakarta. Data was collected fromSeptember 2007−August 2008 conducted on Microbiology, Immunology & Infection Sub Laboratory of Clinical Pathology Departmentin Dr Sardjito General Hospital Yogyakarta. There was 753 request of anti HCV test from September 2007−August 2008. Initial reactiveresult was found in 131 patients. In the first quarter in 2007 (January−April 2007) there were 27 initial reactive from 175 samples ofanti HCV test (15.42%). In the second quarter were found 36 initial reactive out of 176 samples of anti HCV test (20.45%) and in thelast trimester in 2007 were found 19 initial reactive out of 134 samples (14.17%). In 2008, first quarter were found 21 positive resultout of 123 samples (17.03%) and in the second quarter (May−August 2008) were found 32 positive result out of 145 samples (22.06%).There are gradually increased percentage rates of initial reactive anti HCV test based on the result from each trimester HCV test based on the result from each trimesterHCV test based on the result from each trimester (15.42−20%, 45−14 %, 17−17%, 03−22.06%)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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