Ingesting Self-Grown Produce and Seropositivity for Hepatitis E in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background . Hepatitis E virus (HEV) is a major cause of hepatitis in developing and industrialized countries worldwide. The modes of HEV transmission in industrialized countries, including the United States, remain largely unknown. This study is aimed at evaluating the association between HEV seropositivity and consumption of self-grown foods in the United States. Methods . Cross-sectional data was extracted from the 2009–2012 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Data from the dietary interview and the serum HEV IgG and IgM enzyme immunoassay test results were linked and examined. Univariate and multivariable logistic regression models were used to evaluate the significance and effect size of an association between self-grown food consumption and hepatitis E seropositivity. Results . The estimated HEV seroprevalence in the civilian, noninstitutionalized US population was 6.6% in 2009–2012, which corresponds to an estimated hepatitis E national seroprevalence of 17,196,457 people. Overall, 10.9% of participants who ingested self-grown foods had positive HEV antibodies versus 6.1% of participants who did not consume self-grown foods (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn>0.001</mml:mn></mml:math>; odds ratio (OR) 1.87; 95% CI 1.41–2.48). In the age-stratified multivariable analysis, the correlation between ingesting self-grown foods and HEV seropositivity was significant for participants 40–59 years old, but not overall, or for those < 40 years or ≥60 years. Conclusions . Ingesting self-grown food, or simply the process of gardening/farming, may be a source of zoonotic HEV transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».