Risk factors for viral hepatitis C infection in Rwanda: Results from a Nationwide Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The epidemiology and risk factors for hepatitis C virus (HCV) infection in Rwanda are not well known; however, this information is crucial to shaping the country’s public health approach to hepatitis C control. Methods A HCV screening campaign was conducted in the general population in 24 districts previously identified to have a high HCV disease burden at the time of sample collection, sociodemographic information and self-reported risk factors were collected. Bivariate and multivariate logistic regressions were conducted to assess risk factors independently associated with HCVAb seroprevalence. Results Out of a total of 326,263 individuals screened for HCVAb, 22183 (6.8%) were positive. In multivariate analysis, risk factors identified as statistically associated with HCVAb positivity include history of traditional operation or scarification (OR=1.091, 95% CI: 1.049-1.135), presence of viral hepatitis in the family (OR=1.268, 95% CI: 1.151-1.397), widowed or separated/divorced (OR=1.36, 95% CI: 1.257-1.471), South province (OR=1.978, 95% CI: 1.884-2.077) and age 65 years old and over (OR=4.857, 95% CI: 4.617-5.110). Ubudehe category 3 (OR=0.966, 95% CI: 0.927-1.008) and participants using RAMA insurance (OR=0.775, 95% CI: 0.704-0.854) had lower odds of HCV seropositivity. Conclusions Our findings provide important information for Rwanda’s strategy on prevention and case-finding. Future prevention interventions will aim to reduce transmission through targeted messaging around traditional healing practices and future case-finding will target individuals with a history of exposure or of older age.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».