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Enregistrement W4406923777 · doi:10.1093/ofid/ofae631.1182

P-992. Global Estimated CMV Seroprevalence by Age and Sex

2025· article· en· W4406923777 sur OpenAlexaboutno aff
Cathy Lally, W. Dana Flanders, Anne Dilley, John Diaz‐Decaro

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeroprevalenceMen who have sex with menVirologyDemographyImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)SerologyAntibodySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cytomegalovirus (CMV) infection, while typically subclinical, is a lifelong latent infection that has been implicated in various adverse outcomes, including accelerated immunosenescence, increased cardiovascular risk, and cognitive decline. However, during pregnancy, CMV infection can cause severe complications in neonates infected in utero (congenital CMV [cCMV]). We present modeled age-, sex-, and country-specific CMV seroprevalence estimates.Figure 1.Modeled CMV Seroprevalence Estimates by Country, Age, and Sex Methods PubMed and EMBASE searches were conducted in August 2022 to identify English-language literature, published 2005-2022, on CMV seroprevalence. Sex-specific seroprevalence by age category was extracted and smoothed using weighted regression; when ≥ 2 studies were identified, a random-effect meta-regression was used. Results Overall, 25 studies were included. Estimated CMV seroprevalence increased with age and varied widely by sex and geographic location (Figure 1). Canada had the lowest seroprevalence estimates: 23.7% for females and 13.7% for males at age 18 years, and 33.5% and 23.5%, respectively, at age 40 years. The highest estimates at age 18 years were in China, with 93.0% for females and 95.3% for males, and at age 39 years in South Korea, with 99.1% and 98.8%, respectively. In Canada, France, Italy, Japan, UK, and USA, estimated seroprevalence was higher in females than in males across all age groups. In Australia, Germany, and Spain, estimated seroprevalence in younger age groups was higher among males than females, but in older age groups was higher among females than males. CMV seroprevalence was > 50% for both sexes in China at age 2 years, Japan at 4 years, and South Korea at 17 years, and for females at 14 years and males at 18 years in Spain. Conclusion Modeled CMV seroprevalence estimates increased with age and were higher among females than males in most countries. The highest modeled CMV burden was observed among the Asian countries. This study highlights the seroprevalence of CMV among females during their reproductive years, with potential risk of cCMV in their unborn children. The findings underscore the urgent need for targeted strategies to mitigate the global burden of CMV, particularly among reproductive-age females. Disclosures Cathy Lally, MSPH, Epidemiologic Research & Methods, LLC: Ownership Interest W. Dana Flanders, MD, DSc, MPH, MA, Epidemiologic Research & Methods, LLC: Ownership Interest Anne Dilley, PhD, Epidemiologic Research & Methods, LLC: Ownership Interest John D. Diaz-Decaro, PhD, MS, Moderna, Inc.: Employee|Moderna, Inc.: Stocks/Bonds (Public Company)

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,027
Bibliométrie0,0080,016
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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