Predictors of Seroprevalence of Hepatitis C Infection among Health Care Workers in Nigeria; A Year after Post Implementation of Nigeria’s National Hepatitis Prevention Policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) infection is a global public health issue. Health care workers (HCWs) are particularly at risk. Nigeria hepatitis prevention policy aims to achieve country wide elimination of hepatitis through early detection using mass screening with life-style modifications of “at risk population” which are key preventive strategies. AIM: To determine the seroprevalence of HCV infection among HCWs in a large regional referral hospital in Nigeria METHODS: A hospital-based descriptive cross-sectional study (hepatitis mass screening) was done at the University of Nigeria Teaching Hospital, Enugu, Nigeria between July and August 2016. Non-randomised sampling was used. Blood samples were assayed for antibodies to HCV. Data on knowledge, risk factors and mode of transmission were collected using a structured, pre-validated, pretested, questionnaire and analysed using SPSS version 20. RESULTS: A total of 3132 out of 5144 (60.9%) HCWs participated in the study. The seroprevalence of hepatitis C among UNTH staff was 0.90% (28/3132). The mean knowledge score of 68.95% ± 24.23 and 56.70±17.25 translates to fair knowledge level about mode of transmission and risk of transmission of hepatitis C among HCWs, respectively. There was no reported case of hepatitis B and C co-infection. Females HCWs had highest sero-prevalence for HCV 17/5144 (0.33%) (P = 0.164, AOR= 1.76, 95%CI =0.431-2.413) CONCLUSION: This study found a low seropositivity of HCV among HCWs. A pointer to the possible success of the hospital-based education awareness programme, an implementation of Nigeria’s national hepatitis prevention policy.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».