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Enregistrement W3094398330 · doi:10.14309/01.ajg.0000715092.53417.ec

S3261 Incidence of Acute Hepatitis A, B, C, and Co-Infection in Southeast Appalachian, KY

2020· article· en· W3094398330 sur OpenAlexaff
Uday Shankar, Mark Dignan, Sahana Holla, Ria Munnolimath, Dravid Navale

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Hepatitis BHepatitis CCoinfectionHepatitisInternal medicineHepatitis AGastroenterologyImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The aim of this project is to evaluate coinfection of hepatitis A, B, C in Southeast Appalachian, Kentucky. METHODS: Clinical data on 152 hepatitis cases between January and April of 2019 were collected retrospectively and analyzed by age, sex, risk factors, and coinfections. RESULTS: For hepatitis A, 56.25% were male, hepatitis B 58.3% male, and C 70.24% male. The median ages for males with hepatitis A was 43, females 56; hepatitis B 50, female 52; and C 43, female 40.5. Most (79.6%) patients were diagnosed with hepatitis C and of those, 70% were male. Five (13.2%) patients had more than one type of hepatitis; A and B 3.3%, A and C (3.3%), B and C (3.3%), and A, B, C (3.3%). Patients with hepatitis A, B and C were all male. Risk behaviors among the patients included reported IV drug use (35%), and alcohol abuse (12.5%). There was a low incidence of confections (13.2%). Tattoo users had a higher incidence of hepatitis B and hepatitis C than hepatitis A. Approximately 33% of drug users were associated with hepatitis A, B, and C. CONCLUSION: In our findings, the incidence of hepatitis C (79.6%) was higher than A (10.5%) or B (7.9%). Incidence was higher in males than female; strikingly for hepatitis C. Further study with a higher number of patients might give more insight. Counseling and vaccination may prevent future incidents of hepatitis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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