Hepatitis E Virus in People Who Use Crack-Cocaine: A Cross-Sectional Study in a Remote Region of Northern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
People who use crack-cocaine (PWUCC) have numerous vulnerabilities and pose a challenge to health and social assistance services. The exposure to pathogens and risk situations occur differently according to each individual, region and social group. This study identified the presence, genotypes and factors associated with hepatitis E virus (HEV) exposure among a community-recruited cohort of 437 PWUCC in northern Brazil. Epidemiological information was collected through community-based assessments and interviews. Thereafter, blood and fecal samples were collected and tested for HEV using an immunoenzymatic assay, and the genotype was identified by PCR. Logistic regressions were used to identify the risk factors independently associated with exposure to HEV. In total, 79 (18.1%) PWUCC were exposed to HEV: 73 (16.7%) for IgG and six for IgG + IgM. HEV RNA was detected in six fecal samples and in two blood samples from PWUCC with IgM + IgG. Subtype 3c was identified in all of the samples. The factors associated with exposure to HEV were low monthly income, unstable housing (e.g., homelessness), crack-cocaine use ≥40 months, and the shared use of crack-cocaine equipment. The current study provides unique initial insights into HEV status and risk factors among PWUCC in a remote area in Brazil, with diverse implications for urgently improved diagnosis, prevention, and treatment intervention needs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».