Hazards Analysis, within Departments and Occupations, for Hepatitis B Virus among Health Care Workers in Public Teaching Hospitals in Khartoum State; Sudan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infection with hepatitis B virus (HBV) can lead to a range of clinical illnesses. OBJECTIVES: To examine hazards of hepatitis B virus associated with clinical departments and occupations; among health care workers in Public Teaching Hospitals in Khartoum State, Sudan. METHODS: The study was a cross sectional, facility-based study. It was conducted on stratified two-stage cluster random sample of 843 subjects of whom 324 were at high-hazard, 445 at moderate hazard, and 74 at low hazard; depending on degree of exposure to blood and body fluids of patients. To assess hazards of HBV among departments and occupations of HCWs, non-parametric Methods of Chi-square test, was used. RESULTS: For Anti-HBc vulnerable departments was Renal Dialysis (100%); while for occupations was midwives (73.3%). For carrier rate (+ve HBsAg), highest rate found in department of Management (6.8%); while for occupations was Midwives (6.7%). Regarding immunity (+ve Anti-HBs), the highest percentage found in the department of Dentistry (25.9%); while for occupations was associated with Doctors (14.8%). For a profile of high infectivity (+ve HBeAg), the most vulnerable department in terms of HBV hazards was the Surgery (1.4%); while for occupations was nurses (0.9%). CONCLUSION: There was a significant association for infection rate of HBV with occupation and type of department. The most hazardous departments, was Surgery with a profile of high infectivity rate, followed by other departments (medicine, pediatrics, psychiatry & ophthalmology). As for occupations, the most hazardous group was nurses group with a profile of high infectivity rate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».