The burden of hepatitis C virus in Cameroon: Spatial epidemiology and historical perspective
Notice bibliographique
Résumé
Cameroon is thought to have one of the highest prevalences of hepatitis C virus (HCV) infection in the world (4.9% among adults). A marked cohort effect exists in several communities where ≈50% of the elderly are infected. Better assessment of HCV distribution is needed for planning treatment programmes. We tested for HCV antibodies 14 150 capillary blood samples collected during the 2011 Demographic and Health Survey, whose participants were representative of the Cameroonian population aged 15-49 (both genders) and 50-59 years (men only). Historical data on exposure to medical care were collected and factors associated with HCV assessed through logistic regression and geospatial analyses. To estimate prevalence in all persons aged ≥15 years, we used data from the survey for the 15-59 years fraction and modelled a cohort effect for older individuals. The nationwide HCV prevalence was 0.81% for the 15-49 years group, and 2.51% for all individuals aged ≥15 years. Only 0.2% of individuals aged 15-19 were seropositive. Among participants aged 15-44 years, HCV was associated with age, rural residence and, for males, with ritual circumcision. For those aged 45-59 years, HCV was associated with age and access to medical care in the late 1950s. Prevalence of HCV seropositivity in Cameroon is half of previous estimates. Nationwide surveys are essential to rationalize resources allocation. The high prevalence among older cohorts, a colonial legacy, has had little spillover into younger cohorts. HCV-free generations might be attainable in countries not plagued with intravenous drug abuse.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».