比利时中林堡土耳其移民慢性乙肝早期检测与风险因素评估

背景 土耳其是乙肝病毒(HBV)中等流行国家。然而,比利时土耳其移民中的HBV感染率尚不清楚,尤其是那些在比利时出生但父母为外国出生者,即第二代移民(SGM)

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表格分类感染性疾病慢性乙肝土耳其移民风险因素HBV感染筛查检测
Early detection of chronic hepatitis B and risk factor assessment in Turkish migrants, Middle Limburg, Belgium.

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

比利时中林堡土耳其移民慢性乙肝早期检测与风险因素评估

背景 土耳其是乙肝病毒(HBV)中等流行国家。然而,比利时土耳其移民中的HBV感染率尚不清楚,尤其是那些在比利时出生但父母为外国出生者,即第二代移民(SGM)

Early detection of chronic hepatitis B and risk factor assessment in Turkish migrants, Middle Limburg, Belgium.

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 土耳其是乙肝病毒(HBV)中等流行国家。然而,比利时土耳其移民中的HBV感染率尚不清楚,尤其是那些在比利时出生但父母为外国出生者,即第二代移民(SGM)。目的 评估土耳其第一代移民(FGM,即外国出生)和SGM中HBV感染率及相关风险因素。方法 2017年9月至2019年5月期间,向比利时中林堡的土耳其移民提供免费的乙肝表面抗原(HBsAg)、乙肝核心抗体(anti-HBc)和乙肝表面抗体检测。通过面对面问卷评估HBV风险因素。HBsAg阳性患者被转诊并随访。土耳其SGM按1987年前后出生队列分层,因为1987年后出生者应被普遍婴儿疫苗接种计划覆盖。

【主题与分类】

主题标签:感染性疾病、慢性乙肝、土耳其移民、风险因素、HBV感染、筛查检测。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab1c9da76c550b54b42cdbcfd1ed99c704816e3224b4cb2191e172c90ae181820

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

背景 土耳其是乙型肝炎病毒(HBV)中等流行国家。然而,比利时土耳其移民中的HBV感染率尚不清楚,尤其是那些在比利时出生但父母为外国出生者,即第二代移民(SGM)。目的 评估土耳其第一代移民(FGM,即外国出生者)和SGM中HBV感染的患病率及相关危险因素。方法 2017年9月至2019年5月期间,在比利时中林堡省为土耳其移民提供免费的乙型肝炎表面抗原(HBsAg)、乙型肝炎核心抗体(anti-HBc)和抗HBsAg抗体外展检测。通过面对面问卷调查评估HBV危险因素。HBsAg阳性患者被转诊并随访。土耳其SGM按1987年前和1987年后出生队列进行分层,因为1987年后出生者应已纳入普遍婴儿疫苗接种规划。结果 共有1,081/1,113名(97.1%)土耳其人接受了HBV检测。26名(2.4%)为HBsAg阳性;26名中有11名不知晓自身感染状态,11名中有10名成功转诊。FGM中HBsAg患病率为3.0%,SGM中为1.5%,p = .070。

七名HBsAg阳性SGM中仅有一人出生于1987年之后。在多变量广义估计方程模型中,抗-HBc阳性的最重要危险因素为男性(p = .021)、年龄较大(p < .001)、FGM(p < .001)、母亲教育水平低(p = .003)、母亲HBV感染(p = .008)、兄弟姐妹HBV感染(p = .002)、其他家庭成员HBV感染(p = .004)、在土耳其接受妇科检查或男性包皮环切不安全(p = .032)以及在土耳其接受牙科治疗(p = .049)。结论:外展检测接受度良好,转诊至专科治疗总体成功。应在土耳其FGM人群中实施全国性HBV筛查,并可考虑在未纳入一级预防策略的SGM中进行筛查。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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