Predictive factors of vaccination status, knowledge, attitudes, and practice towards prevention of hepatitis B infection among Bangladeshi people: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Infection with the hepatitis B virus is a serious public health problem that is growing all over the world. Therefore, in this context, there is no exception to public participation in disease burden reduction. Consequently, for the first time in Bangladesh, the current study aims to assess the level of vaccination status, knowledge, attitude, and practice of hepatitis B infection among general people. Methods A cross‐sectional study was carried out between December 15, 2021, and January 17, 2022, including sociodemographic information as well as questions about vaccination status and knowledge, attitude, and practice related to hepatitis B. Data were analyzed using descriptive (frequency) and inferential statistics (Mann–Whitney U, Kruskal–Wallis H, χ2, binary logistic regression, and spearman's rho correlation coefficient). Results Results indicated that about one‐third (37.9%) of the 807 participants had received hepatitis B vaccine, with an overall mean score of 11.506 ± 5.403 for knowledge, 5.435 ± 1.038 and 4.252 ± 1.776 for attitude and practice, respectively. Risk factors related to vaccination were age, religion, educational qualification, occupation, residence area, marital status, comorbidity, and family member suffering from hepatitis B. Higher level of knowledge was significantly found among the young people aged between 10 and 29; had higher secondary or tertiary education (median = 13); were employed (median = 13.5, interquartile range [IQR] = 8); living in divisional city (median = 13, IQR = 7); were single (media = 13, IQR = 7); and whose family members were suffering from hepatitis B. Besides, poor practice was observed among those aged between 50 and higher (p = 0.004), had no formal education [p < 0.001), a retired or housewife (p < 0.001), divorced or widowed (p < 0.001), absence of comorbidity (p = 0.02), and whose family members were not infected with hepatitis B (p < 0.001). Conclusions The results exposed that vaccination rates and preventative behavior are unsatisfactory, which will hinder efforts to eradicate hepatitis B worldwide by the year 2030.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».