Knowledge and Practices of Pig Farmers Regarding Japanese Encephalitis in Kathmandu, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Japanese encephalitis (JE) is the single largest cause of viral encephalitis in the world and has been endemic in Nepal since the early 1980s. Since then, it has spread from its origins in lowland plains to the Kathmandu Valley as well as in hill and mountain districts. Pigs are amplifying hosts for the virus. The Nepal government has been encouraging the development of pig farming as a means of poverty alleviation. Whereas other countries have reduced JE through vaccination programmes and improvements in pig husbandry, these options are not economically possible in Nepal. The objective of this study was to examine the occupational risk of pig farmers in Nepal and to determine their level of knowledge and practice of JE prevention techniques. We surveyed 100 randomly selected pig farmers in the Kathmandu District and found that pig farmers were exposed to many JE risk factors including poverty and close proximity to pigs, rice paddy fields and water birds, which are the definitive hosts for the virus. Forty-two percent of the farmers had heard of JE, 20% associated it with mosquito bites and 7% named pigs as risk factors. Few protective measures were taken. None of the farmers were vaccinated against JE nor were any pigs, despite an ongoing human vaccination campaign. This farming community had little ownership of land and limited education. JE education programmes must consider gender differences in access to public health information as there were an equal number of male and female farmers. We provide findings that can inform future JE education programmes for this vulnerable population.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».