Worldwide prevalence, genotype distribution and management of hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) is one of the leading causes of chronic liver disease, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma, resulting in major global public health concerns. The HCV infection is unevenly distributed worldwide, with variations in prevalence across and within countries. The studies on molecular epidemiology conducted in several countries provide an essential supplement for a comprehensive knowledge of HCV epidemiology, genotypes, and subtypes, along with providing information on the impact of current and earlier migratory flows. HCV is phylogenetically classified into 8 major genotypes and 57 subtypes. HCV genotype and subtype distribution differ according to geographic origin and transmission risk category. Unless people with HCV infection are detected and treated appropriately, the number of deaths due to the disease will continue to increase. In 2015, 1.75 million new viral infections were mostly due to unsafe healthcare procedures and drug use injections. In the same year, access to direct-acting antivirals was challenging and varied in developing and developed countries, affecting HCV cure rates based on their availability. The World Health Assembly, in 2016, approved a global strategy to achieve the elimination of the HCV public health threat by 2030 (by reducing new infections by 90% and deaths by 65%). Globally, countries are implementing policies and measures to eliminate HCV risk based on their distribution of genotypes and prevalence.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».