Seroprevalence, Genotyping, and Monitoring of Hepatitis C Viral Loads in Patients on Antivirals in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hepatitis C virus (HCV) infection remains a major public health problem worldwide. In Burkina Faso, nearly 720,000 people are living with HCV, and each year about 900 people die from complications of cirrhosis or hepatocellular carcinoma. This study was planned to determine the HCV seroprevalence, characterize circulating genotypes, and monitor HCV viral loads in patients under treatment with antivirals. METHODS: A total of 4,124 individuals and 167 patients in the pre-therapy program were recruited. The "SD Bioline HCV" kit was used for rapid screening of anti-HCV antibodies. Viral load and genotyping were performed in 167 HCV patients on antivirals using the "Iontek HCV Quant" and "Iontek genotyping" kits. RESULTS: Prevalence of HCV was 1.65% (68/4,124), and the median viral load of participants was 5.37 log10/mL (1.32-7.67 log10/mL). Genotype 2 was predominant with a frequency of 86.23% (144/167) and appeared to be more active with higher viral load compared to 13.77% (23/167) for genotype 1 (p < 0.001). After 24 weeks of pan-genotypic direct-acting antivirals, such as sofosbuvir/daclatasvir and sofosbuvir/velpatasvir, the viral loads of all patients became undetectable. CONCLUSION: The responses to antivirals by the circulating genotypes indicate that the results are very satisfactory. Therefore, the prevalence of HCV in the population can be reduced through identification of cases and treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».