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Enregistrement W4416389727 · doi:10.1038/s41598-025-24551-1

Assessment of hepatitis B knowledge, attitudes, and practices among healthcare workers in Herat, Afghanistan: a cross-sectional study

2025· article· en· W4416389727 sur OpenAlexaff
Enayatollah Ejaz, Mohammad Faisal Wardak, Ali Rahimi, Mohammad Masudi, Nasar Ahmad Shayan

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionHepatitis BHealth careHepatitis B virusMultivariate analysisDescriptive statisticsHepatitis C

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatitis B virus (HBV) is a significant global health threat, with healthcare workers (HCWs) at high occupational risk. Despite effective vaccines, coverage among HCWs in low- and middle-income countries (LMICs) remains low. In Afghanistan, data on HCWs' knowledge, attitudes, and practices (KAP) regarding HBV are limited, hindering targeted prevention efforts. A cross-sectional study recruited 453 HCWs from 22 health facilities in Herat City between October and December 2023 using a convenience sampling method. Participants completed a self-administered questionnaire on their KAP regarding HBV infection, prevention, and vaccination. Data were analyzed using descriptive statistics, chi-square tests, and logistic regression with SPSS version 27. Among participants, 39.7% (n = 180) demonstrated greater knowledge, 44.6% (n = 202) had better attitudes, and 47.5% (n = 215) showed better practices toward hepatitis B. Notable disparities were observed in knowledge and practices among HCWs. Males had higher knowledge than females (n = 111, 45.3% vs. n = 69, 33.2%; p = 0.009), and participants aged ≥ 35 years showed greater knowledge than those aged 25-29 years (n = 39, 54.2% vs. n = 59, 32.1%; p = 0.008). Education was also associated with knowledge: master's degree holders scored higher than diploma holders (n = 57, 53.3% vs. n = 49, 29.9%; p < 0.001), and among professions, medical doctors outperformed nurses (n = 88, 54.7% vs. n = 24, 25.5%; p < 0.001). In terms of practices, HCWs at Herat Regional Hospital demonstrated better performance than those at other health centers (n = 78, 53.1%; p = 0.007). Multivariate analysis confirmed these associations. Medical doctors had significantly greater knowledge compared to other professions (OR = 2.351, 95% CI = 1.081-5.112, p = 0.031). Likewise, HCWs in Herat Regional Hospital (OR = 4.744, 95% CI = 1.800-12.504, p = 0.002), Private Hospitals (OR = 3.845, 95% CI = 1.496-9.886, p = 0.005), and Governmental Clinics (OR = 4.844, 95% CI = 1.629-14.405, p = 0.005) demonstrated better practices compared to doctors' offices. HCWs in Herat demonstrate suboptimal knowledge and preventive practices toward HBV, despite relatively high vaccination coverage. Educational, institutional, and regional factors influence KAP, while professional experience and training improve outcomes. Strengthening HBV prevention through universal vaccination, post-vaccination testing, reliable reporting, and integrated training is essential to protect HCWs and patients and support Afghanistan's progress toward HBV elimination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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