Conditional Probabilities of HBV markers among Health Care Workers in Public Hospitals in White Nile State, Sudan; 2013
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health-care workers are having highest probability of being infected with HBV. OBJECTIVE: To determine conditional probability of sero-prevalence of hepatitis B virus markers among health care workers in White Nile State, Sudan. METHODS: A cross sectional study design with analytical approach was used. Three hundred eighty five health care workers were selected randomly. An interview was carried using a pre-tested questionnaire and five ml venous blood samples were consented. Blood samples were tested for Anti-HB core total, HBsAg and HBeAg. Conditional probabilities of being a carrier and highly infective were calculated regarding departments, occupation of HCWs, marital status and working duration in hospital. RESULTS: Out of the total study population, 230 (59.7%) were positive for anti-HB core total. Out of 230 HCWs, 62 (27.1%) were positive for HBsAg. Out of 62 HCWs, 29 (46.8%) were positive for HBeAg. In overall, 16% of study population was carriers and 7.5% were highly infective. HCWs in surgical and Obstetrics & gynaecology had 0.50 conditional probability of being carriers and highly infective. Laboratory technicians had 0.64 conditional probability of being carriers and highly infective. HCWs with working duration in hospitals up to 5 years had 0.63 probability of being carriers and highly infective. CONCLUSION: Prevalence and conditional probabilities of HBV markers among health care worker in White Nile State were high. HCWs in Surgical and Obstetrics & gynaecology, Laboratory technicians and HCWs with working duration up to 5 years are carriers and highly infective. Periodical screening and vaccination of HCWs are recommended.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».