Socio-Economic Factors and Knowledge Influencing Newborn Care Practices: Experience at Dhaka Shishu Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Reducing maternal and neonatal mortality remains a big challenge for a developing country likeBangladesh. Mothers’ knowledge in neonatal care plays an important role in bringing down themortality as well as morbidity. This study was conducted in Dhaka Shishu Hospital during theperiod of December 2007 to February 2008 and was based on primary data collected on socioeconomicstatus, knowledge and practice of mothers of neonates attending the hospital. A total of 400 motherswere interviewed. More than fifty percent mothers had an appropriate knowledge on feeding neonates,hand washing before handling neonates, care of eye, care of umbilicus and they were practicing aswell. Where as less than fifty percent mothers had appropriate knowledge on keeping neonateswarm, cutting hair, bathing, vaccination, oil massage and their practice rate also commensuratewell with their knowledge level. Majority of the mothers were in the age group of 21-25 years,having completed primary education or passed SSC exam. They were house wives living in an urbanarea, with a monthly family income of 3000-7000 taka. Statistically significant association wasfound between socio demographic variables and knowledge and practices on neonatal care of themothers.Ibrahim Med. Coll. J. 2010; 4(1): 17-20Key words: Socio-economic factors; knowledge and practices; neonatal careDOI: 10.3329/imcj.v4i1.5930
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».