High Seroprevalence of <i>Helicobacter pylori</i> and CagA/VacA Virulence Factors in Northern Central America
Notice bibliographique
Résumé
Background: Northern Central America is unique in the Western Hemisphere, with a high incidence of gastric cancer, low/middle-income country (LMIC) status, and a substantial emigration to the United States. The two primary Helicobacter pylori (H. pylori) virulence factors related to carcinogenesis are cytotoxin-associated gene A (CagA) and vacuolating cytotoxin A (VacA). The prevalence of these factors may help delineate gastric cancer risk in the region. We aimed to characterize the H. pylori seroprevalence and virulence factors in two Central American Countries (Honduras and Guatemala). Methods: Healthy volunteers from Western Honduras and Central-Western Guatemala were recruited and tested for antibodies against 13 H. pylori antigens using a novel multiplex serology assay. H. pylori seropositivity was defined as positivity for ≥ 4 antigens, and active infection was defined as positivity for a combination of 2/4 antigens: VacA, GroEl, HcpC, and HP1564, based upon the literature. Multivariate logistic regression models were used to estimate the odds ratios for the association between H. pylori and CagA positivity. Results: A total of 1,143 healthy adults were tested using the H. pylori multiplex serology assay (444 in Guatemala and 699 in Honduras). Mean age was 54.2 ± 14.5 years, 46.2% were male, 60% were from rural settings, and 56% lived > 1,000 meters above sea level. H. pylori prevalence was 87%, and 83% with active infection. The CagA and VacA seropositivity rates were 82% and 75%, respectively. No significant differences were noted according to country, age group, sex, or rural/urban location. None of the socioeconomic variables were significantly associated with the presence of H. pylori or CagA. Conclusions: A high prevalence of H. pylori, CagA, and VacA is observed in Honduras and Guatemala, with implications for Northern Central America and immigrants from the region. Innovative and resource-appropriate primary and secondary prevention programs are needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».