Perception and attitude to epilepsy among teachers in primary, secondary and tertiary educational institutions in middle belt Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Compared with the disability associated with repeated seizures or side-effects of antiepileptic medications, the social stigma associated with epilepsy is often a major handicap to people living with this condition. This study therefore looked at the knowledge, attitude and perception of teachers who see a lot of epileptics, relates on daily bases and have a high influence on students with epilepsy.Self-administered questionnaires were used to obtain information from 460 randomly selected teachers in primary, secondary and tertiary educational institutions in Kwara State-middle belt of Nigeria. The response rate was 75%. Almost all of the teachers had heard about epilepsy, but their awareness does not equate with the acceptance and understanding of epilepsy. About 30.5% believed that it could be contracted through the saliva of an epileptic, 27.7% thought it was synonymous with possession with evil spirit, while 10% misunderstood epilepsy for insanity. Close to one-fifth of the teachers were of the opinion that epileptic students have a below average mental capacity compared with other students and so cannot attainment the highest possible education. Negative attitude and bias towards epilepsy is still deeply ingrained among teachers in Nigeria. Apart from formal education, teachers need to have health education courses on common disease conditions such as epilepsy that are prevalent in school age. This might help to reduce prejudice and increase the acceptance of epileptic individuals into the classroom.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».