Prevalence of weak D phenotypes in the general population of Québec, Canada: A focus on weak D type 42
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Weak D type 42 accounts for an unusually high proportion of weak D phenotypes in Québec (Canada), which contrasts with other predominantly White populations. However, its prevalence in the general population is unknown. We estimated the prevalence of weak D type 42 and other common weak D phenotypes in Québec. MATERIALS AND METHODS: We screened for RHD*01W.42 alleles among 1000 individuals of CARTaGENE-a cohort representative of Québec's population. The prevalence of weak D type 42 was calculated based on the allele frequency of RHD*01W.42 and d (i.e., all recessive alleles that confer a D- phenotype), assuming a Hardy-Weinberg equilibrium. This prevalence was then leveraged to calculate that of other common weak D phenotypes, using published prevalence estimates among weak D phenotypes. RESULTS: Two individuals harboured the RHD*01W.42/RHD*01 heterozygous genotype. Assuming an allele frequency of 38.19% for d, the overall prevalence of weak D type 42 was 0.08%. The following prevalence estimates were also obtained: 0.44% for all weak D phenotypes and 0.07%, 0.01% and 0.04% for weak D types 1, 2 and 3, respectively. CONCLUSION: Québec has the highest documented prevalence of weak D type 42, which was estimated at 0.08%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».