Access to water, sanitation and hygiene (WASH) services and drinking water contamination risk levels in households of Bishoftu Town, Ethiopia: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Access to safe drinking water, sanitation, and hygiene is a fundamental human right and essential to control infectious diseases. However, many countries, including Ethiopia, do not have adequate data to report on basic water, sanitation, and hygiene (WASH) services. Although contaminated drinking water spreads diseases like cholera, diarrhea, typhoid, and dysentery, studies on drinking water contamination risk levels in households are limited in Ethiopia. Therefore, closing this gap needs investigation. Methods A community‐based cross‐sectional study was conducted. A total of 5350 households were included. A systematic, simple random sampling technique was used to select the participants. The information was gathered through in‐person interviews using a standardized questionnaire. Furthermore, 1070 drinking water samples were collected from household water storage. Results This investigation revealed that 9.8%, 83.9%, and 4.9% of households used limited, basic, and safely managed drinking water services, respectively. Besides, 10.2%, 15.7% and 59.3% of households used safely managed, basic and limited sanitation services, respectively. Yet, 10.6% and 4.2% of households used unimproved sanitation facilities and open defecation practices. Also, 40.5% and 19.4% of households used limited and basic hygiene services. On the other hand, 40.1% of households lacked functional handwashing facilities. In this study, 12.1%, 26.3%, and 42% of households’ drinking water samples were positive for Escherichia coli , fecal coliforms, and total coliforms, respectively. Also, 5.1% and 4.5% of households’ drinking water samples had very high and high contamination risk levels for E. coli , respectively. We found that 2.5% and 11.5% of households and water distributors had unacceptable fluoride concentrations, respectively. Conclusion The majority of households in Bishoftu town lack access to safely managed sanitation, drinking water, and basic hygiene services. Many households’ water samples had very high and high health risk levels. Hence, the government and partner organizations should implement water and sanitation safety plans.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».