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Enregistrement W4385343240 · doi:10.22541/au.169054211.13877716/v1

Epidemiology of herpes simplex virus type 2 in China: Systematic review, meta-analyses, and meta-regressions

2023· preprint· en· W4385343240 sur OpenAlexaff
Chunfu Zheng, Yehua Wang, Xumeng Yan, Wei Ai, Rongyi Chen, Yuanxi Jia, Chengxin Fan, Siyue Hu, Yifan Dai, Huachen Xue, Feifei Li, Jingbo Zhai, Xuefeng Xia, Weiming Tang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroprevalenceMedicineMeta-analysisPopulationEpidemiologyConfidence intervalGenital ulcerDemographyIncidence (geometry)ImmunologyInternal medicineEnvironmental healthSexually transmitted diseaseHuman immunodeficiency virus (HIV)SyphilisSerologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Herpes simplex virus type 2 (HSV-2) infection is prevalent and a significant public health problem. Understanding its epidemiology will help assess the current HSV-2 prevention efforts and inform future interventions in China. Methods: We followed Cochrane and PRISMA guidelines for a systematic review and included publications published in Chinese and English bibliographic systems until March 18 th , 2023. We synthesized seroprevalence, sero-incidence, and proportions of HSV-2 isolated in genital ulcer disease (GUD) and genital herpes data. We used random-effects models for meta-analyses and conducted meta-regression to assess the association between population characteristics and seroprevalence. Results: Overall, 21,849 articles were identified, and 457 publications (1,051,035 participants) were included. A total of 429 studies reported the overall seroprevalence rates (939 stratified measures), 5 reported seroincidence rates, 4 reported overall proportions of HSV-2 isolation in GUD (8 stratified proportions), and 24 reported overall proportions of HSV-2 isolation in genital herpes (59 stratified proportions). Pooled HSV-2 seroprevalence among overall populations was 14.9% (95% confidence interval (CI): 13.8-16.1%) and was 7.9% (95% CI: 6.9-8.8%) among the general population. Seroprevalence was highest among key populations (e.g., female sex workers and men who have sex with men) (32.1% (95% CI: 27.8-36.5%)). Among the general population, we found northeastern regions had a higher HSV-2 seroprevalence (12.4%, 95% CI: 7.8-17.9%). HSV-2 seroprevalence also increased with age. The pooled HSV-2 seroincidence rate was 4.3 per 100 person-years (95% CI: 1.0-7.6). Pooled HSV-2 seroprevalence among GUD and genital herpes were 45.2% (95% CI: 29.0-61.9%) and 52.8% (95% CI: 46.6-59.0%), respectively. We also found higher HSV-2 seroprevalence estimates in publications published in English bibliographic databases than those in Chinese databases (20.5% vs . 13.6%, risk ratio=1.10 (1.05-1.14)), indicating a potential existence of language bias in publication. Conclusion: Around 1 in 12 among the general population and 1 in 7 among all included populations were infected with HSV-2. The data revealed vulnerability to HSV-2 infection among higher-risk populations calling for expanding the intervention to prevent HSV-2 infection. It also revealed heterogeneities in synthesized HSV-2 prevalence results, suggesting the necessity to include Chinese bibliographic databases in conducting systematic reviews and meta-analyses of this topic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,053
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,431
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,065 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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