Индексировано в
- Журнал GenamicsSeek
- RefSeek
- Университет Хамдарда
- ЭБСКО АЗ
- OCLC- WorldCat
- Паблоны
- Женевский фонд медицинского образования и исследований
- Евро Паб
- Google Scholar
Полезные ссылки
Поделиться этой страницей
Флаер журнала
Журналы открытого доступа
- Биоинформатика и системная биология
- Биохимия
- Ветеринарные науки
- Генетика и молекулярная биология
- Еда и питание
- Иммунология и микробиология
- Инжиниринг
- Клинические науки
- Материаловедение
- медицинские науки
- Науки об окружающей среде
- Неврология и психология
- Общая наука
- Сельское хозяйство и аквакультура
- Сестринское дело и здравоохранение
- Управление бизнесом
- Фармацевтические науки
- Химия
Абстрактный
Модель множественной регрессии для прогнозирования высокого уровня авидности иммуноглобулина G цитомегаловируса у беременных женщин с положительным результатом IgM
Масатоки Канеко
Цель: Мы создали модель для прогнозирования высоких уровней индекса авидности (ИИ) иммуноглобулина (Ig)G к цитомегаловирусу (ЦМВ), используя клиническую информацию, чтобы способствовать психическому здоровью беременных женщин с положительными показателями IgM к ЦМВ.
Метод: Это ретроспективное когортное исследование включало 371 беременную женщину с положительным результатом IgM на сроке <14 недель беременности. Информация о женщинах была получена из медицинских карт. Врожденная инфекция была подтверждена с помощью полимеразной цепной реакции с использованием амниотической жидкости или неонатальной мочи. Пороговое значение IgG AI для диагностики врожденной инфекции было рассчитано на основе анализа кривой рабочей характеристики приемника. Различия между группами оценивались с помощью U-критерия Манна-Уитни или анализа χ2. Факторы, предсказывающие высокий уровень IgG AI, были определены с помощью множественной логистической регрессии.