Effect Of Hepatitis C Virus On Haemoglobin And Haematocrit Levels In Abuth And Akth Haemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Persistent infection with Hepatitis c virus (HCV) has emerged as one of the primary causes of chronic liver disease with an estimated 170 million people infected by HCV, more than 4 times the number of people living with HIV throughout the world. Infection with Hepatitis c virus is common among patients undergoing haemodialysis, and haemodialysis patients are at high risk for infection with such virus. The aim of this study was to assess the seroprevalence and the effect of HCV on PCV and HB in haemodialysis patients who were consented. Hepatitis c virus antibody testing was carried out using CLINOTECH DIAGNOSTIC AND PHARMACEUTICAL INC. B.C. V7A 5H5, CANADA via antibody testing kit. Information about the patient demographic factors and other variables were obtained from the patients or caregivers using a designed questionnaire. A total of 88 blood samples were analysed. The overall seroprevalence rate for HCV was 7.9%. Prevalence of HCV antibody was 6.8% in males and 1.1% in females. The age group of 61-70 years has the lowest prevalence of 1.1% while those of 51-60 years had the highest value of 4.5%. In view of the prevalence rate of HCV infection in this study, it is suggested that further epidemiological studies should be conducted to establish the exact role of HCV in liver disease among haemodialysis patients in Nigeria.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».