Hepatitis E virus in patients with acute hepatitis in Cape Town, South Africa, 2011
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early hepatitis E virus (HEV) seroprevalence studies in South Africa (SA) showed seroprevalence rates of 2 - 10%, and suggested waterborne transmission. More recent studies in Cape Town, SA, reported HEV seroprevalence rates of 28% and 26% in outpatients without liver disease and blood donors, respectively. An association was found with eating pork or bacon/ham. Only 3 human cases of hepatitis E in SA have been reported in the literature. OBJECTIVES: To find evidence of HEV infection in hospitalised patients with acute hepatitis and no other identified cause. METHODS: Leftover serum samples were retrieved for patients negative for hepatitis viruses A, B and C, where no other cause of hepatitis was identified. Samples were tested for HEV by polymerase chain reaction (PCR) and IgM and IgG enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). RESULTS: Anti-HEV IgG was detected in 39/132 specimens (29.5%; 95% confidence interval (CI) 22.4 - 37.8), and anti-HEV IgM in 2/125 specimens (1.6%; 95% CI 0.4 - 5.7). No specimen tested positive by PCR. CONCLUSIONS: IgG seroprevalence found in this study was similar to that previously reported in Cape Town. IgM positivity in 2 patients was not confirmed by PCR. Locally, hepatitis E may not be a common cause of clinically apparent hepatitis that requires hospitalisation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».