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Enregistrement W3186074857 · doi:10.1101/2021.07.12.21260388

Significant Structural Breaks in the International Incidence of Hepatitis Delta Virus

2021· preprint· en· W3186074857 sur OpenAlexaboutno aff
Braden S. Fallon, Elaine M. Cooke, Matthew C. Hesterman, Jared S. Norseth, Sherzod B. Akhundjanov, Melodie L. Weller

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Cluster (spacecraft)DemographyEpidemiologyGeographyHepatitis D virusMedicineHepatitis B virusVirologyVirusPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background & Aims The international incidence of Hepatitis Delta Virus (HDV) is challenging to accurately estimate due to limited testing and lack of active surveillance for this rare infectious disease. These limitations prevent the detection of low-level and/or geographically dispersed changes in the incidence of HDV diagnoses. A study was designed to enable international active tracking and analyses of HDV epidemiology by aggregating international HDV and Hepatitis B Virus (HBV) diagnoses datasets. Methods Publicly accessible datasets containing yearly incidence for HDV and HBV diagnoses were mined from government publications for Argentina, Australia, Austria, Brazil, Bulgaria, Canada, Finland, Germany, Macao, Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, Taiwan, Thailand, United Kingdom, and United States. The Bayesian Information Criterion (BIC) was used to determine the best-fitting breakpoint model for the number of breakpoints and the break dates identified using the determined model. Results Aggregated analysis of these HDV and HBV datasets spanning 1999-2020 identified structural breaks in the timeline of HDV incidence in 2002, 2012, and 2017. A significant increase in the international HDV incidence, relative to reported HBV diagnoses, occurred in 2013-2017. Secondary analysis identified four distinct temporal clusters of HDV incidence, including Cluster I (Macao, Taiwan), Cluster II (Argentina, Brazil, Germany, Thailand), Cluster III (Bulgaria, Netherlands, New Zealand, United Kingdom, United States), and Cluster IV (Australia, Austria, Canada, Finland, Norway, Sweden). Conclusion Re-evaluation of the testing paradigm for HDV in HBV-positive patients and an active surveillance status of HDV are warranted to define the etiology of the structural breaks in HDV incidence timelines.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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