Detection and Genetic Characterization of Hepatitis B and D Viruses: A Multi-Site Cross-Sectional Study of People Who Use Illicit Drugs in the Amazon Region
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis B (HBV) and delta (HDV) viruses are endemic in the Amazon region, but vaccine coverage against HBV is still limited. People who use illicit drugs (PWUDs) represent a high-risk group due to common risk behavior and socioeconomic factors that facilitate the acquisition and transmission of pathogens. The present study assessed the presence of HBV and HBV-HDV co-infection, identified viral sub-genotypes, and verified the occurrence of mutations in coding regions for HBsAg and part of the polymerase in HBV-infected PWUDs in municipalities of the Brazilian states of Amapá and Pará, in the Amazon region. In total, 1074 PWUDs provided blood samples and personal data in 30 municipalities of the Brazilian Amazon. HBV and HDV were detected by enzyme-linked immunosorbent assay and polymerase chain reaction. Viral genotypes were identified by nucleotide sequencing followed by phylogenetic analysis, whereas viral mutations were analyzed by specialized software. High rates of serological (32.2%) and molecular (7.2%) markers for HBV were detected, including cases of occult HBV infection (2.5%). Sub-genotypes A1, A2, D4, and F2a were most frequently found. Escape mutations due to vaccine and antiviral resistance were identified. Among PWUDs with HBV DNA, serological (19.5%) and molecular (11.7%) HDV markers were detected, such as HDV genotypes 1 and 3. These are worrying findings, presenting clear implications for urgent prevention and treatment needs for the carriers of these viruses.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».