PREVALENCE AND ASSOCIATED FACTORS OF HEPATITIS B AND HEPATITIS C VIRUS INFECTIONS AMONG PATIENTS ATTENDING WOLKITE UNIVERSITY SPECIALIZED HOSPITAL, GURAGE ZONE, SOUTHERN CENTRAL ETHIOPIA
Notice bibliographique
Résumé
Back ground: Hepatitis B and c viruses account for a higher proportion hepatitis cases which is major causes of morbidity and mortality worldwide. Studies IN Ethiopia showed that 11-12% and 12% prevalence of HBV in the general population and hospital adulated respectively. About 31% of medical wards patients mortality was due to chronic liver disease associated with HBV and HCV infection. Objectives: The aim of the study wasto assess prevalence and associated factors of HBV and HCV infection among patients tending wolkite university specialized hospital ,Gurage zone, southern central Ethiopia. Method and material: Cross sectional study was conducted on 310 patients in wolkite university specialized hospital . Socio-demographic data was collected using closed face to face interview question. Three to five militer of blod sample was collected for determination of HBVand HCV aerostats. SPSS version 20 statistical software packages was used for analysis. Descriptive statistics like frequencies and proportions was used to summarize the data. Bivariate and multivariate analyses was used to examine the relationship between the dependent variables and selected socio-demographic factors. Results: The overall prevalence of HBsAg and anti-HCV among patients in wolkite university specialized hospital was 28(9.03%) and 27(16.074%) respectively. The detection rate of HBsAg and anti-HCV in female participants was 19(6.7%) and 24(18.1%), whereas it was 9(3.2%) and 5(10.9) among males respectively. Sex, chew chat, marital status were found to be associated to HBV and HCV infections. Conclusion: This study showed intermediate prevalence of hepatitis B and hepatitis C virus28(9.03%), 27(16.074%) respectively among study participants in wolkite university specialized hospital, gurage zone, SNNPR, Ethiopia
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».