STIGMATISING ATTITUDES TOWARDS PEERS WITH SICKLE CELL DISEASE AMONG SECONDARY SCHOOL STUDENTS IN NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
Sickle cell disease (SCD) is a serious genetic blood disorder experienced by many young people in Nigeria, but the attitudes of students to peers with SCD is scarcely studied. We explored the stigmatising attitudes towards SCD among 370 secondary school students in Nigeria. The students completed questionnaires on attitude to SCD based on a modified Bogardus scale. A significant proportion of the students endorsed negative attitudes towards peers with SCD and showed poor knowledge of the condition. For example, only 41% thought most students would invite a peer with SCD to their birthday party; only 43% thought most students would like to study together with a peer with SCD; 30% believed spiritual and traditional healers can cure SCD; 11% believed that SCD is caused by evil spirits; 15% believed it can be caused by bad food; and 9% thought it is infectious. Regression analysis identified as significant predictors of negative attitudes these two factors: (a) having less personal contact with people affected by SCD, and (b) the belief that people with SCD cannot lead a normal life. Interventions to reduce negative attitudes towards victims of SCD among school children in Nigeria should include more exposure to people with SCD and positive information to challenge nihilistic beliefs about the condition.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».