Prevalence of Hepatitis C Virus Infection in a Surgical Population of Southeast China: A Large-Scale Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Chronic HCV infection affects 80 million people globally and may progress to advanced liver disease. The present study aims to investigate the present epidemiology of HCV infection in a southeastern Chinese surgical patient cohort. Methods. Blood samples obtained from 78,484 surgical patients from 18 different city and county hospitals were enrolled. The incidence of serum HCV antibody positivity, HCV RNA load, and HCV genotyping, as well as demographics and relevant clinical history, were investigated. Data were stratified using the multistage cluster random sampling method and further analyzed using the SPSS-20 package. Results. HCV antibody positivity was detected in 0.15% of the population (95% confidence interval (CI): 0.12%–0.18%). Genotype 1b (55.74%) was the dominant type. The HCV infection peaked in the age groups of 16–20, 41–50, and 61–65 years, and it was higher in males than in females (0.19% vs. 0.13%, P<0.05 ). The geographical distribution of infection rates differed: 0.19% (95% CI: 0.14%–0.24%), 0.18% (95% CI: 0.13%–0.23%), and 0.06% (95% CI: 0.03–0.09%) in plain areas, islands, and valley regions, respectively. Patients with transfusion history and urban residence were associated with high HCV RNA levels (adjusted odds ratio = 11.24 and 6.20, P<0.05 ). Conclusion. The prevalence of HCV infection in this cohort from southeast China was 0.17%, which is lower than the reported 0.43% infection rate in China in 2006. This result can be (partially) explained by the improvement of blood donor screening and the successful campaign for the use of disposable syringes and needles.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».