Identifying the factors affecting quality of life among brucellosis patients in Herat, Afghanistan: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Brucellosis remains a significant public health concern, especially in regions like the Mediterranean and Afghanistan. While its direct health effects are well-documented, its impact on quality of life is less explored.Objective: This study investigated the risk factors and quality of life effects of brucellosis in Herat, Afghanistan.Methods: Between October 2020 and February 2021, 155 participants were enrolled at Herat Regional Hospital and affiliated brucellosis laboratories. The sample included 75 individuals with confirmed brucellosis and 80 controls without a history of the disease. Data were collected using structured questionnaires, and quality of life was assessed with the SF-36. Statistical analyses included chi-square tests, logistic regression, and General Linear Model.Results: Key risk factors associated with brucellosis included marriage, lower education, contact with pets, infected family members, and using non-protected water (p < 0.05). Logistic regression confirmed increased odds of infection linked to these exposures. Quality of life assessments revealed significantly lower SF-36 scores among male patients across most components, with similar trends observed in female patients.Conclusion: Brucellosis significantly impacts quality of life, particularly among men, and is strongly linked to specific risk factors. Public health measures are essential to reduce infection rates and improve well-being in this region.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».