Conflict-induced increase in viral hepatitis and human immunodeficiency virus infection among internally displaced persons: a retrospective study in Volodymyr community, Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Aim: To study the trends in the prevalence of hepatitis B (HBV), hepatitis C (HCV), and human immunodeficiency virus (HIV) infection during 2020-2024 in the rear region of Ukraine, in the city of Volodymyr, and assess the impact of internal displacement on the spread of infectious diseases. PATIENTS AND METHODS: Materials and Methods: A retrospective analysis in Volodymyr Hospital (Volodymyr, Ukraine) was conducted using data from the official clinical registry and ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay) for 2020-2024. Comparative literature and statistical data from infection prevention programmes were also analyzed. RESULTS: Results: The decline in officially reported new HIV infections (from 29 in 2020 to 7 in 2024) contrasted with a marked increase in the number of ELISA-tested cases of hepatitis B and C (7,974 and 6,705 in 2024, respectively). Internally displaced persons (IDPs) accounted for a significant proportion of new diagnoses after 2022, including 22 HBV and 17 HCV cases in 2022. The discrepancy between laboratory results and official reporting suggests underdiagnosis. Additionally, Poisson regression analysis demonstrated that IDP status was a significant factor for increased risk of blood-borne infections. CONCLUSION: Conclusions: Military conflict and population displacement significantly exacerbate the problem of blood-borne infections. Countries with successful infection control systems, such as Canada and the Netherlands, have implemented universal HBV vaccination, national HCV elimination strategies, and mobile care for vulnerable populations. These examples highlight the need to replicate such models in conflict-affected regions. National plans should be based on international recommendations, such as the WHO Global Health Strategy 2022 and the US Centers for Disease Control and Prevention's viral hepatitis elimination roadmap.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».