Hepatitis E in Bangladesh: Insights From a National Serosurvey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis E virus (HEV) genotypes 1 and 2 are a major cause of avoidable morbidity and mortality in South Asia. Despite the high risk of death among infected pregnant women, scarce incidence data has been a contributing factor to global policy recommendations against the introduction of licensed hepatitis E vaccines, one of the only effective prevention tools. METHODS: We tested serum from a nationally representative serosurvey in Bangladesh for anti-HEV immunoglobulin G and estimated seroprevalence. We used Bayesian geostatistical models to generate high-resolution maps of seropositivity and examined variability in seropositivity by individual-level, household-level, and community-level risk factors using spatial logistic regression. RESULTS: We tested serum samples from 2924 individuals from 70 communities representing all divisions of Bangladesh and estimated a national seroprevalence of 20% (95% confidence interval [CI], 17%-24%). Seropositivity increased with age and male sex (odds ratio, 2.2 male vs female; 95% CI, 1.8-2.8). Community-level seroprevalence ranged widely (0-78%) with higher seroprevalence in urban areas, including Dhaka, with a 3.0-fold (95% credible interval, 2.3-3.7) higher seroprevalence than the rest of the country. CONCLUSIONS: Hepatitis E infections are common throughout Bangladesh. Strengthening surveillance for hepatitis E, especially in urban areas, can provide additional evidence to appropriately target interventions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».