Prevalence of hepatitis B surface antigen and hepatitis B core antibody among adults with latent tuberculosis infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the prevalence of hepatitis B surface antigen (HBsAg) positive or hepatitis B core antibody total (anti-HBc) among adults with latent tuberculosis infection (LTBI) in the USA. METHODS: Using data from the National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2000 and 2011-2012 cycles, US adults with LTBI (identified by positive tuberculin skin test or positive QuantiFERON-TB Gold In-Tube test) were evaluated to determine prevalence HBsAg and anti-HBc. Survey-weighted data was used to determine prevalence estimates of HBsAg or anti-HBc, which were further stratified by sex, race/ethnicity, country of birth and age. Trends were analyzed by regressing the outcome over time. Between-group comparisons used chi-squared testing. RESULTS: Overall prevalence of LTBI was 4.2% [95% confidence interval (CI), 3.5-5.1]. Among individuals with LTBI, HBsAg prevalence was 0.9% (95% CI, 0.4-2.1) and anti-HBc prevalence was 12.9% (95% CI, 9.8-16.8), both of which remained stable between 1999-2000 and 2011-2012. While no significant differences in HBsAg prevalence were observed by sex, race/ethnicity, country of birth, age, anti-HBc prevalence was significantly higher in men vs. women (16.8 vs. 7.9%, P < 0.05), blacks vs. non-Hispanic whites (22.9 vs. 5.9%, P < 0.05), non-US born vs. US-born (15.9 vs. 7.2%, P = 0.01) and highest in the oldest age group (age ≥65 years: 17.5%, 95% CI, 10.5-27.8). CONCLUSION: Among US adults with LTBI, overall prevalence of HBsAg was 0.9%. One in eight individuals with LTBI had prior HBV exposure. Effective HBV screening among individuals with LTBI may allow changes in clinical practice to prevent drug-induced liver injury from anti-TB therapies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».