Seroprevalence of hepatitis B and C viruses in moderate and severe COVID-19 inpatients: A cross-sectional study at a referral center in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: The emergence of SARS-CoV-2, which causes the coronavirus disease (COVID-19) has caused a great impact on healthcare systems worldwide, including hepatitis B and C viruses screening and elimination programs. The high number of COVID-19 hospitalizations represent a great opportunity to screen patients for hepatitis B virus (HBV) and hepatitis C virus (HCV), which was the aim of this study. MATERIAL AND METHODS: Cross-sectional, retrospective study performed between April 2020 and 20201 at a referral center in Mexico dedicated to the care of adults with severe/critical COVID-19. We retrieved clinical, demographic, and laboratory results from each patient´s medical records, including antibodies against HCV (anti-HCV), HBV surface antigen (HBsAg), antibodies against the HBV core antigen (anti-HBcAg), and antibodies against HBsAg (anti-HBsAg). RESULTS: Out of 3620 patients that were admitted to the hospital, 24 (0.66%), 4 (0.11%), and 72 (1.99%) tested positive for anti-HCV, HBsAg, and anti-HBcAg, respectively. Of all seronegative patients, 954 (27%) had undetectable anti-HBsAg and 401 (12%) had anti-HBsAg at protective levels. Blood transfusion was the most relevant risk factor. Only 9.7% of the anti-HBc positive, 25% of the HBsAg positive, and 52% of the anti-HCV positive were aware of their serological status. CONCLUSIONS: In this study we found a prevalence of anti-HCV of 0.66%, HBsAg in 0.11%, and isolated anti-HBcAg in 1.99%. We also found that HBV vaccination coverage has been suboptimal and needs to be reinforced. This study gave us a trustworthy insight of the actual seroprevalence in Mexico, which can help provide feedback to the Hepatitis National Elimination Plan.
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 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) | 0,001 | 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 ».