A systematic review and meta‐analysis of predictors of human hepatitis E virus exposure in non‐endemic countries
Notice bibliographique
Résumé
The reported incidence of clinical hepatitis E cases is rising in some non-endemic countries, with concurrent concerns regarding potential hepatitis E virus (HEV) contamination of the blood supply. Therefore, the characterization of major potential sources of human HEV exposure is important to inform risk assessment and public health policy. A systematic review was conducted, including a comprehensive search in six electronic bibliographic databases, verified by hand-searching reference lists of HEV reviews, and a grey literature search, of the broad research question 'what is the evidence of the association between predictors of human HEV exposure, and HEV IgG seropositivity, in non-endemic countries?' Using forms designed a priori, captured studies were appraised at first-level screening, second-level characterization, and third-level data extraction and risk of bias assessment. Meta-analysis yielded summary estimates of association between potential predictors and odds of HEV seropositivity. Meta-analysis and meta-regression of the odds of HEV seroprevalence in specific groups characterized potential sources of HEV exposure. From 4,163 captured citations, 245 relevant studies underwent data extraction, investigating HEV seroprevalence or predictors in both healthy subjects and targeted patient groups. Across these groups, increasing age was a predictor of HEV IgG seropositivity. Both human immunodeficiency virus patients and haemodialysis patients had significantly increased odds of HEV seropositivity relative to the general population. Working with pigs, in forestry, or in hospitals, was significantly associated with increased odds of HEV seropositivity, as were consumption of meat, pork or game meat, or hunting. Chronological time was not associated with HEV seropositivity within our data sets. Further study of the distribution of potential dietary or behavioural predictors between high and lower prevalence areas within non-endemic countries could improve our understanding of the relative importance of specific HEV transmission pathways.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».