by Chan Chuek Kee. / Thesis (Ph.D.)--Chinese University of Hong Kong, 1992. / Includes bibliographical references (leaves 165-201). / Abstract --- p.i / Table of Content --- p.iv / List of Abbreviations --- p.viii / List of Tables --- p.x / List of Figures --- p.xii / Acknowledgement --- p.xiii / Chapter Chapter 1. --- Introduction / Chapter 1.1. --- Discovery and historical events --- p.1 / Chapter 1.2. --- General characteristics of rotavirus --- p.3 / Chapter 1.2.1. --- Virus morphology --- p.3 / Chapter 1.2.2. --- Physicochemical properties --- p.3 / Chapter 1.2.3. --- Virus stability and inactivation --- p.4 / Chapter 1.2.4. --- Genome structure --- p.4 / Chapter 1.2.5. --- Rotavirus proteins --- p.5 / Chapter 1.2.6. --- Morphogenesis --- p.8 / Chapter 1.3. --- Characteristics of rotavirus infection --- p.9 / Chapter 1.3.1. --- Morbidity and mortality --- p.9 / Chapter 1.3.2. --- Clinical features --- p.11 / Chapter 1.3.3. --- Pathogenesis --- p.13 / Chapter 1.3.4. --- Seasonal variation of rotavirus infection --- p.13 / Chapter 1.3.5. --- Nosocomial rotavirus infection --- p.14 / Chapter 1.3.6. --- Route of transmission --- p.14 / Chapter 1.4. --- Classification and epidemiology of rotaviruses --- p.15 / Chapter 1.4.1. --- Rotavirus groups --- p.15 / Chapter 1.4.2. --- Rotavirus subgroups --- p.16 / Chapter 1.4.3. --- Rotavirus serotypes --- p.17 / Chapter 1.4.4. --- Rotavirus electropherotypes --- p.20 / Chapter 1.4.5. --- "Relationship between subgroup, serotype and electropherotype" --- p.23 / Chapter 1.4.6. --- Mechanisms contributing to strain variations --- p.24 / Chapter 1.5. --- Detection of rotavirus --- p.28 / Chapter 1.5.1. --- Electron microscopy (EM) --- p.28 / Chapter 1.5.2. --- Virus isolation --- p.29 / Chapter 1.5.3. --- Serological methods --- p.30 / Chapter 1.5.4. --- RNA analysis --- p.30 / Chapter 1.5.5. --- Nucleic acid hybridization --- p.31 / Chapter 1.6. --- Prevention and control of rotavirus infection --- p.32 / Chapter 1.6.1. --- Host resistance --- p.32 / Chapter 1.6.2. --- Vaccine development --- p.33 / Chapter 1.6.3. --- Passive immunization --- p.35 / Chapter 1.7. --- Objectives of this study --- p.36 / Chapter Chapter 2. --- Materials and methods / Chapter 2.1. --- Materials --- p.38 / Chapter 2.1.1. --- Reagents for tissue culture work --- p.38 / Chapter 2.1.2. --- Reagents for electropherotyping --- p.39 / Chapter 2.1.3. --- Reagents for ELISA --- p.42 / Chapter 2.1.4. --- Reagents for hybridization assay --- p.43 / Chapter 2.2. --- Methods / Chapter 2.2.1. --- Collection of specimens --- p.46 / Chapter 2.2.2. --- Rotavirus strains --- p.46 / Chapter 2.2.3. --- Monoclonal antibodies --- p.48 / Chapter 2.2.4. --- Detection of rotavirus antigen by ELISA --- p.49 / Chapter 2.2.5. --- Rotavirus electropherotyping --- p.50 / Chapter 2.2.6. --- Serotyping of rotavirus by fluorescent foci neutralization --- p.52 / Chapter 2.2.7. --- Serotyping of rotavirus by oligo- nucleotide probes hybridization --- p.55 / Chapter 2.2.8. --- Rotavirus serotyping by ELISA --- p.59 / Chapter 2.2.9. --- Rotavirus subgrouping by ELISA --- p.61 / Chapter Chapter 3. --- Results / Chapter 3.1. --- Age and sex distribution of the study population --- p.63 / Chapter 3.2. --- Detection of rotavirus by ELISA --- p.63 / Chapter 3.3. --- Seasonal distribution of rotavirus infections --- p.67 / Chapter 3.4. --- Genetic diversity of human rotaviruses --- p.74 / Chapter 3.5. --- Subgroup determination by ELISA --- p.99 / Chapter 3.6. --- Rotavirus serotypes by fluorescent foci neutralization (FFN) --- p.102 / Chapter 3.7. --- Rotavirus serotypes by ELISA --- p.107 / Chapter 3.8. --- Rotavirus serotypes as determined by oligonucleotide probes --- p.110 / Chapter 3.8.1. --- Dot hybridization --- p.110 / Chapter 3.8.2. --- Northern blots of electrophoresed RNAs --- p.118 / Chapter 3.9. --- Temporal distribution of rotavirus serotypes --- p.124 / Chapter 3.10. --- "Association between serotype, subgroups and electropherotypes" --- p.128 / Chapter 3.11. --- Unusual rotavirus strains --- p.135 / Chapter 3.12. --- Nosocomial rotavirus infection --- p.135 / Chapter Chapter 4. --- Discussion / Chapter 4.1. --- Seasonal variation of rotavirus infection --- p.141 / Chapter 4.2. --- Molecular epidemiology of rotavirus infection --- p.143 / Chapter 4.3. --- Subgrouping of human rotavirus strains --- p.146 / Chapter 4.4. --- Serotyping rotaviruses by ELISA --- p.147 / Chapter 4.5. --- Serotyping rotaviruses by oligonucleotide probe hybridization --- p.150 / Chapter 4.6 --- Advantage and disadvantage of different methods for serotyping of rotaviruses --- p.152 / Chapter 4.7. --- Distribution of rotavirus serotypes --- p.153 / Chapter 4.8. --- Association between rotavirus serotype and electropherotype --- p.156 / Chapter 4.9. --- Nosocomial rotavirus infection --- p.158 / Chapter 4.10. --- Unusual rotavirus strains --- p.159 / Chapter 4.11. --- Concluding remark --- p.162 / Chapter 4.12. --- Future studies --- p.164 / References --- p.165

Diss. (sammanfattning) Stockholm : Karol. inst., 2006. / Härtill 5 uppsatser.

Diss. (sammanfattning) Umeå : Umeå universitet, 2006. / Härtill 4 uppsatser.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / A detecção de clusters de doenças é um desafio para a saúde pública e principalmente para elucidação da ocorrência de surtos, visto que surtos epidemiológicos são usualmente definidos como aglomeração de casos. As revisões da literatura disponíveis sobre a indicação de qual técnica de análise espacial (TAE) é apropriada para essa tarega se limitam a indicar a escolha das técnicas considerando os tipos de dados, o tipo de cluster e a medida da doença. São raras as diretrizes que sugerem o uso de TAE em investigações de surtos . É um estudo metodológico exploratório, com avaliação de métodos em duas etapas: (i) uma revisão narrativa do objeto da pesquisa e (ii) descrição e revisão crítica da aplicação das técnicas selecionadas na revisão narrativa. As técnicas consideradas de maior importância para investigação de surtos forma revisadas e descritas, incluindo técnicas dos tipos global, loca e focal. treze técnicas foram submetidas à revisão crítica e 14 perguntas relevantes para investigação de surtos foram apreciadas. A análise da capacidade de responta das técnicas selecionadas baseou-se nas características das técnicas e natureza das perguntas da investigação de surtos, buscando-se a equivalência da responta dada pelas técnicas de análise espacial em relação à responta que se pretende alcançar na pergunta da investigação. As técnicas forma classificadas quanto a quantidade de informação que elas fornecem para que a perunca seja respondida, indicando assim, a sua capacidade de responder , ou de responsividade. concluiu-se que as TAE podem contribuir para a investigação de surtos, uma vez que são capazes de responder algumas das perguntas de uma investigação. Todas as catorze perguntas estudadas forma respondidas em algum nível pelas treze técnicas revisadas. Técnicas espaço-temporais e puramente espaciais locais respondem ao maior número de perguntas. Já as espaço-temporais apresentam maior nível de responsividade às perguntas. As técnicas com menor número de perguntas respondidas forma as puramente espaciais focais.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / A detecção de clusters de doenças é um desafio para a saúde pública e principalmente para elucidação da ocorrência de surtos, visto que surtos epidemiológicos são usualmente definidos como aglomeração de casos. As revisões da literatura disponíveis sobre a indicação de qual técnica de análise espacial (TAE) é apropriada para essa tarega se limitam a indicar a escolha das técnicas considerando os tipos de dados, o tipo de cluster e a medida da doença. São raras as diretrizes que sugerem o uso de TAE em investigações de surtos . É um estudo metodológico exploratório, com avaliação de métodos em duas etapas: (i) uma revisão narrativa do objeto da pesquisa e (ii) descrição e revisão crítica da aplicação das técnicas selecionadas na revisão narrativa. As técnicas consideradas de maior importância para investigação de surtos forma revisadas e descritas, incluindo técnicas dos tipos global, loca e focal. treze técnicas foram submetidas à revisão crítica e 14 perguntas relevantes para investigação de surtos foram apreciadas. A análise da capacidade de responta das técnicas selecionadas baseou-se nas características das técnicas e natureza das perguntas da investigação de surtos, buscando-se a equivalência da responta dada pelas técnicas de análise espacial em relação à responta que se pretende alcançar na pergunta da investigação. As técnicas forma classificadas quanto a quantidade de informação que elas fornecem para que a perunca seja respondida, indicando assim, a sua capacidade de responder , ou de responsividade. concluiu-se que as TAE podem contribuir para a investigação de surtos, uma vez que são capazes de responder algumas das perguntas de uma investigação. Todas as catorze perguntas estudadas forma respondidas em algum nível pelas treze técnicas revisadas. Técnicas espaço-temporais e puramente espaciais locais respondem ao maior número de perguntas. Já as espaço-temporais apresentam maior nível de responsividade às perguntas. As técnicas com menor número de perguntas respondidas forma as puramente espaciais focais.

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Objective: To elaborate a quantitative food frequency questionnaire (FFQ) for patients with type 2 diabetes. Design: Dietary data using 3-day weighed diet records (WDR) from 188 outpatients with type 2 diabetes were used to construct the list of usually consumed foods. Foods were initially clustered into eight groups: “cereals, tubers, roots, and derivatives”; “vegetables”; “fruits”; “beans”; “meat and eggs”; “milk and dairy products”; “oils and fats”, and “sugars and sweets”. The frequency of food intake and the relative contribution of each food item to the total energy and nutrient intakes were calculated. A food was included if it contributed at least 80% to total energy or nutrient content in its respective food group. Portion sizes were determined according to the 25th, 50th, 75th, and 95th percentiles of intake for each food item. Setting: GNE - Group of Nutrition in Endocrinology - cohort - Southern Brazil. Subjects: Outpatients with type 2 diabetes. Results: A total of 62 food items were selected based on the 3-day WDR and another 27 foods or their preparation options and nine beverages were included after the expert examination, and accounted for 95% of total energy and nutrient intakes. Also, a portfolio with food photos of each included food item and its portion sizes was created to support the patients in identifying the consumed portion. Conclusions: We developed a practical quantitative FFQ and portfolio with photos of 98 food items covering the past 12 months of the most commonly consumed food items. This dietary method will be valuable to assess the usual diet pattern of patients with type 2 diabetes in Southern Brazil.

Objective: To elaborate a quantitative food frequency questionnaire (FFQ) for patients with type 2 diabetes. Design: Dietary data using 3-day weighed diet records (WDR) from 188 outpatients with type 2 diabetes were used to construct the list of usually consumed foods. Foods were initially clustered into eight groups: “cereals, tubers, roots, and derivatives”; “vegetables”; “fruits”; “beans”; “meat and eggs”; “milk and dairy products”; “oils and fats”, and “sugars and sweets”. The frequency of food intake and the relative contribution of each food item to the total energy and nutrient intakes were calculated. A food was included if it contributed at least 80% to total energy or nutrient content in its respective food group. Portion sizes were determined according to the 25th, 50th, 75th, and 95th percentiles of intake for each food item. Setting: GNE - Group of Nutrition in Endocrinology - cohort - Southern Brazil. Subjects: Outpatients with type 2 diabetes. Results: A total of 62 food items were selected based on the 3-day WDR and another 27 foods or their preparation options and nine beverages were included after the expert examination, and accounted for 95% of total energy and nutrient intakes. Also, a portfolio with food photos of each included food item and its portion sizes was created to support the patients in identifying the consumed portion. Conclusions: We developed a practical quantitative FFQ and portfolio with photos of 98 food items covering the past 12 months of the most commonly consumed food items. This dietary method will be valuable to assess the usual diet pattern of patients with type 2 diabetes in Southern Brazil.

Este trabalho versa sobre a validação externa de um modelo para predição de pneumonias em pacientes submetidos a cirurgias cardíacas. Também apresenta uma revisão dos métodos e técnicas para análise crítica e avaliação de desempenho dos modelos preditivos em medicina e discorre sobre aplicações do nomograma. Método: Dados de uma série de 527 pacientes, consecutivamente submetidos a cirurgias cardíacas entre Junho de 2000 e Agosto de 2002, foram utilizados para desenvolver os modelos de prognósticos. Foram realizadas análise de regressão logística múltipla e árvore de classificação e regressão (CART) para identificar fatores preditivos para a ocorrência de pneumonia. Diversos fatores de risco simples e convencionais pré-operatórios foram avaliados. Os modelos foram validados internamente com um método de bootstrap Um nomograma foi desenvolvido para melhorar a aplicabilidade clínica. O desempenho do nomograma foi avaliado por meio de medidas de calibração, discriminação e indicadores globais. Em uma segunda etapa estudo em um hospital público foi realizado com 333 pacientes adultos submetidos a cirurgias cardíacas entre Outubro de 2006 e Maio de 2007. Modelos construídos previamente por meio de regressão logística (LRM) e árvore de classificação e regressão (CART) foram validados com dados externos. Resultados: Um modelo de nomograma simples foi desenvolvido e validado internamente, mostrando discriminação moderada e boa calibração (AUC 0,79; escore Brier 0,064, ângulo de discriminação 0,13; Hosmer-Lemeshow p = 0,27). Pneumonia ocorreu em 7,6% dos pacientes da amostra de validação externa. LRM apresentou melhor desempenho com baixa discriminação (R2 7,1%, Brier=0,06, AUC=0,694) e com calibração adequada (Hosmer-Lemeshow p=0,08). Conclusões: As probabilidades preditas mostraram concordância global com a freqüência observada de pneumonia após cirurgia cardíaca. O nomograma forneceu uma predição satisfatória da probabilidade de pneumonia. Sua aplicabilidade para o uso clínico pode facilitar a informação do paciente e do cirurgião antes da cirurgia cardíaca. Foi validado externamente um modelo capaz de identificar pacientes de alto risco para pneumonia submetidos à cirurgias cardíacas. CART apresentou um bom desempenho na derivação e maiores perdas do que LRM, quanto à discriminação e calibração, na amostra de validação. / This study concerns the external validation of a prediction model for pneumonias after cardiac surgery. It also presents a review of methods and techniques for critical appraisal and performance assessment of clinical predictive models and nomogram applications. Methods: A consecutive series of 527 patients who underwent cardiac surgeries between June 2000 and August 2002 was used to develop a prognostic model.. Multiple logistic regression analysis was performed to predict the occurrence of pneumonia. Diverse simple and conventional preoperative risk factors were evaluated. The model was internal validated with bootstrap. A nomogram was developed to enhance clinical applicability. The performance was evaluated by calibration, discrimination and global measures. Prospective study was done to validate models predicting pneumonia after cardiac surgery with 333 adult patients who underwent cardiac surgery from October 2006 to May 2007. Previously constructed logistic regression (LRM) and classification and regression tree (CART) models were validated with external data. Results: a simple nomogram model was developed and showing low discrimination and good calibration (AUC 0.79, Brier score 0.064, discrimination slope 0.13, Hosmer-Lemeshow p=0.27). Pneumonia occurred in 7.5% of patients in the external validation set. LRM performed better with moderate discrimination (R2 7.1%, Brier=0.06, AROC=0.694) and calibration (Hosmer-Lemeshow P=0.08). Conclusions: Overall agreement between the predicted probabilities and observed frequencies was good in the development and the internal validation set. The nomogram predicts the probability of pneumonia for individual patients and may help in informing patients and surgeons before undergoing cardiac surgery. We validated a model that can identify which patients undergoing cardiac surgery are at high risk for pneumonia. CART performs well in derivation, and looses more discrimination and calibration than LRM in the validation set.

Este trabalho versa sobre a validação externa de um modelo para predição de pneumonias em pacientes submetidos a cirurgias cardíacas. Também apresenta uma revisão dos métodos e técnicas para análise crítica e avaliação de desempenho dos modelos preditivos em medicina e discorre sobre aplicações do nomograma. Método: Dados de uma série de 527 pacientes, consecutivamente submetidos a cirurgias cardíacas entre Junho de 2000 e Agosto de 2002, foram utilizados para desenvolver os modelos de prognósticos. Foram realizadas análise de regressão logística múltipla e árvore de classificação e regressão (CART) para identificar fatores preditivos para a ocorrência de pneumonia. Diversos fatores de risco simples e convencionais pré-operatórios foram avaliados. Os modelos foram validados internamente com um método de bootstrap Um nomograma foi desenvolvido para melhorar a aplicabilidade clínica. O desempenho do nomograma foi avaliado por meio de medidas de calibração, discriminação e indicadores globais. Em uma segunda etapa estudo em um hospital público foi realizado com 333 pacientes adultos submetidos a cirurgias cardíacas entre Outubro de 2006 e Maio de 2007. Modelos construídos previamente por meio de regressão logística (LRM) e árvore de classificação e regressão (CART) foram validados com dados externos. Resultados: Um modelo de nomograma simples foi desenvolvido e validado internamente, mostrando discriminação moderada e boa calibração (AUC 0,79; escore Brier 0,064, ângulo de discriminação 0,13; Hosmer-Lemeshow p = 0,27). Pneumonia ocorreu em 7,6% dos pacientes da amostra de validação externa. LRM apresentou melhor desempenho com baixa discriminação (R2 7,1%, Brier=0,06, AUC=0,694) e com calibração adequada (Hosmer-Lemeshow p=0,08). Conclusões: As probabilidades preditas mostraram concordância global com a freqüência observada de pneumonia após cirurgia cardíaca. O nomograma forneceu uma predição satisfatória da probabilidade de pneumonia. Sua aplicabilidade para o uso clínico pode facilitar a informação do paciente e do cirurgião antes da cirurgia cardíaca. Foi validado externamente um modelo capaz de identificar pacientes de alto risco para pneumonia submetidos à cirurgias cardíacas. CART apresentou um bom desempenho na derivação e maiores perdas do que LRM, quanto à discriminação e calibração, na amostra de validação. / This study concerns the external validation of a prediction model for pneumonias after cardiac surgery. It also presents a review of methods and techniques for critical appraisal and performance assessment of clinical predictive models and nomogram applications. Methods: A consecutive series of 527 patients who underwent cardiac surgeries between June 2000 and August 2002 was used to develop a prognostic model.. Multiple logistic regression analysis was performed to predict the occurrence of pneumonia. Diverse simple and conventional preoperative risk factors were evaluated. The model was internal validated with bootstrap. A nomogram was developed to enhance clinical applicability. The performance was evaluated by calibration, discrimination and global measures. Prospective study was done to validate models predicting pneumonia after cardiac surgery with 333 adult patients who underwent cardiac surgery from October 2006 to May 2007. Previously constructed logistic regression (LRM) and classification and regression tree (CART) models were validated with external data. Results: a simple nomogram model was developed and showing low discrimination and good calibration (AUC 0.79, Brier score 0.064, discrimination slope 0.13, Hosmer-Lemeshow p=0.27). Pneumonia occurred in 7.5% of patients in the external validation set. LRM performed better with moderate discrimination (R2 7.1%, Brier=0.06, AROC=0.694) and calibration (Hosmer-Lemeshow P=0.08). Conclusions: Overall agreement between the predicted probabilities and observed frequencies was good in the development and the internal validation set. The nomogram predicts the probability of pneumonia for individual patients and may help in informing patients and surgeons before undergoing cardiac surgery. We validated a model that can identify which patients undergoing cardiac surgery are at high risk for pneumonia. CART performs well in derivation, and looses more discrimination and calibration than LRM in the validation set.