Prevalence and Intensity of Schistosomiasis in Endemic Parts of Siaya County after Mass Deworming With Praziquantel; Understanding Community Perception on the Associated Factors
Notice bibliographique
Résumé
Schistosomiasis is a disease caused by schistosomes or blood flukes of the genus schistosoma. According to World Health Organization (WHO). Also known as bilharzia or ‘snail fever’ the disease is one of the most prevalent parasitic diseases in the world. The highest intensity of the infection is usually observed in children but chronic consequences of infection may last into adulthood. The study was conducted in hot-spot and non-hot spot areas of Siaya County. A cross sectional study design adopting both quantitative and qualitative techniques was employed. The target population consisted of both Primary School-aged children and adults in ten (10) selected villages from hot spot areas of Bondo, Siaya County. Cluster sampling technique was used to select the ten (10) villages after which 200 participants were randomly selected from the clustered villages. Kato Katz technique was then used to obtain quantitative data microscopically and for further quantitative data, structured self-administered questionnaire was also used. Key Informant Interviews were conducted to obtain qualitative information from the selected parents and teachers as well as community health workers. Statistical tests were performed using R version 4.2.0 setting a 2-tailed α to reject the null hypothesis at 0.05. Data tables presenting categorical data as percentages with observed proportions was analyzed by prop test, while continuous data was presented using model means with 95% Confidence Intervals (95% CI). From the participants that consisted of 100 children aged between 9 to 17 years and 100 adults aged between 18 to 70 years, 81 of them (40.5%) tested positive for Schistosomiasis. Intensity levels were found to be higher in females compared to males 0.95 (95% CI = 0.48, 1.4, P = 0.03) and in adults compared to children 1.1 (95% CI = 0.64, 1.6, P <0.01).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».