Epidemiology and Genotypes of Hepatitis C Virus: A First Study from Jammu (J & K), India
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Globally, around 200 million people are infected with hepatitis C virus (HCV).India contributes a big proportion of HCV burden with the prevalence estimated between 0.5 and 1.5%.Northeastern tribal populations and areas of Punjab represent the HCV infection hotspots, while in Western and Southern parts of the country, the prevalence is lower.The distribution of HCV genotypes is highly variable.This study was particularly planned to attain knowledge of the prevalent HCV genotypes in Jammu province of Jammu and Kashmir (J&K) state. Materials and methods:Blood samples of patients attending the Department of Medicine, Government Medical College (GMC), Jammu and Kashmir, India, for HCV testing were subjected to serological test at Department of Microbiology, GMC, Jammu.The serum samples were tested for anti-HCV antibodies by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and positive samples were subjected to genotyping. Conclusion:Of the 396 samples tested, 33 (8.33%) were found to be HCV positive and 23 of these were included for genotyping.Genotypes 3 and 1 were detected in this region and this was in accordance with other national studies.There is a need for larger field studies to better understand the HCV epidemiology and identify higher prevalence areas and also the distribution of genotypes of HCV.This, being a maiden study from this region, will shed light to allow apposite choice and target efforts for better management of the disease and reduce the burden of chronic liver disease due to HCV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».